使用PyG学习Python的GraphSAGE实践

最新推荐文章于 2024-08-18 21:26:01 发布

数据科学智慧

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本文介绍如何使用PyG库实现GraphSAGE算法，包括安装PyG、加载图数据集、定义模型、训练和评估。示例中展示了在Python中进行节点表示学习和节点分类的过程。

使用PyG学习Python的GraphSAGE实践

GraphSAGE是一种用于图神经网络的节点表示学习方法，它可以用于处理图数据并生成节点的低维表示。在本文中，我们将学习如何使用PyG（PyTorch Geometric）库来实现GraphSAGE算法，并使用Python编写相应的代码。

首先，我们需要安装PyG库。可以使用以下命令通过pip安装PyG：

pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cpu.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cpu.html
pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cpu.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cpu.html
pip install torch-geometric

安装完成后，我们可以开始编写代码。首先，让我们导入所需的库：