cora数据集示例项目学习图神经网络

下面所有博客是个人对EEG脑电的探索，项目代码是早期版本不完整，需要完整项目代码和资料请私聊。


数据集
1、脑电项目探索和实现(EEG) (上)：研究数据集选取和介绍SEED
相关论文阅读分析：
1、EEG-SEED数据集作者的—基线论文阅读和分析
2、图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-Based Emotion Recognition Using Regularized Graph Neural Networks》
3、EEG-GNN论文阅读和分析：《EEG Emotion Recognition Using Dynamical Graph Convolutional Neural Networks》
4、论文阅读和分析:Masked Label Prediction: Unified Message Passing Model for Semi-Supervised Classification
5、论文阅读和分析：《DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?》
6、论文阅读和分析： “How Attentive are Graph Attention Networks?”
7、论文阅读和分析：Simplifying Graph Convolutional Networks
8、论文阅读和分析：LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation
9、图神经网络汇总和总结
相关实验和代码实现：
1、用于图神经网络的脑电数据处理实现_图神经网络 脑电
2、使用GCN训练和测试EEG的公开SEED数据集
3、使用GAT训练和测试EEG公开的SEED数据集
4、使用SGC训练和测试SEED数据集
5、使用Transformer训练和测试EEG的公开SEED数据集_eeg transformer
6、使用RGNN训练和测试EEG公开的SEED数据集
辅助学习资料：
1、官网三个简单Graph示例说明三种层次的应用_graph 简单示例
2、PPI数据集示例项目学习图神经网络
3、geometric库的数据处理详解
4、NetworkX的dicts of dicts以及解决Seven Bridges of Königsberg问题
5、geometric源码阅读和分析：MessagePassin类详解和使用
6、cora数据集示例项目学习图神经网络
7、Graph 聚合
8、QM9数据集示例项目学习图神经网络
9、处理图的开源库

部分代码如下:

cora数据集：

Cora数据集包含2708篇科学出版物， 5429条边，总共7种类别。数据集中的每个出版物都由一个 0/1 值的词向量描述，表示字典中相应词的缺失/存在。 该词典由 1433 个独特的词组成。意思就是说每一个出版物都由1433个特征构成，每个特征仅由0/1表示。

数据集组成：

• ind.cora.x : 训练集节点特征向量，保存对象为：scipy.sparse.csr.csr_matrix，实际展开后大小为： (140, 1433)
• ind.cora.tx : 测试集节点特征向量，保存对象为：scipy.sparse.csr.csr_matrix，实际展开后大小为： (1000, 1433)
• ind.cora.allx : 包含有标签和无标签的训练节点特征向量，保存对象为：scipy.sparse.csr.csr_matrix，实际展开后大小为：(1708, 1433)，可以理解为除测试集以外的其他节点特征集合，训练集是它的子集
• ind.cora.y : one-hot表示的训练节点的标签，保存对象为：numpy.ndarray
• ind.cora.ty : one-hot表示的测试节点的标签，保存对象为：numpy.ndarray
• ind.cora.ally : one-hot表示的ind.cora.allx对应的标签，保存对象为：numpy.ndarray
• ind.cora.graph : 保存节点之间边的信息，保存格式为：{ index : [ index_of_neighbor_nodes ] }
• ind.cora.test.index : 保存测试集节点的索引，保存对象为：List，用于后面的归纳学习设置。

读开源代码实现：

import argparse
import os.path as osp

import torch
import torch.nn.functional as F

import torch_geometric.transforms as T
from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.logging import init_wandb, log
from torch_geometric.nn import GATConv

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora')
parser.add_argument('--hidden_channels', type=int, default=8)
parser.add_argument('--heads', type=int, default=8)
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005)
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=200)
parser.add_argument('--wandb', action='store_true', help='Track experiment')
args = parser.parse_args()

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
init_wandb(name=f'GAT-{args.dataset}', heads=args.heads, epochs=args.epochs,
           hidden_channels=args.hidden_channels, lr=args.lr, device=device)

path = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '..', 'data', 'Planetoid')
dataset = Planetoid(path, args.dataset, transform=T.NormalizeFeatures())
data = dataset[0].to(device)


class GAT(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels, heads):
        super().__init__()
        self.conv1 = GATConv(in_channels, hidden_channels, heads, dropout=0.6)# out==8*8
        # On the Pubmed dataset, use `heads` output heads in `conv2`.
        self.conv2 = GATConv(hidden_channels * heads, out_channels, heads=1,
                             concat=False, dropout=0.6)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training)#(2708, 1433)
        x = F.elu(self.conv1(x, edge_index)) #(2708, 64) 64=8*8，8是因为 head==8注意力；
        x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training)#(2708, 64)
        x = self.conv2(x, edge_index)#(2708, 7) 总共7类；
        return x


model = GAT(dataset.num_features, args.hidden_channels, dataset.num_classes,
            args.heads).to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.005, weight_decay=5e-4)


def train():
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    out = model(data.x, data.edge_index)
    loss = F.cross_entropy(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()
    return float(loss)


@torch.no_grad()
def test():
    model.eval()
    pred = model(data.x, data.edge_index).argmax(dim=-1)

    accs = []
    for mask in [data.train_mask, data.val_mask, data.test_mask]:
        accs.append(int((pred[mask] == data.y[mask]).sum()) / int(mask.sum()))
    return accs


best_val_acc = final_test_acc = 0
for epoch in range(1, args.epochs + 1):
    loss = train()
    train_acc, val_acc, tmp_test_acc = test()
    if val_acc > best_val_acc:
        best_val_acc = val_acc
        test_acc = tmp_test_acc
    log(Epoch=epoch, Loss=loss, Train=train_acc, Val=val_acc, Test=test_acc)

参考：

【数据集介绍】Cora数据集介绍_一穷二白到年薪百万的博客-优快云博客_cora数据集

GitHub - pyg-team/pytorch_geometric: Graph Neural Network Library for PyTorch