使用PyG将同构模型进行转换为异构网络模型

PlHtml

于 2023-09-20 20:40:23 发布

阅读量86

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PlHtml/article/details/133100088

113 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用PyTorch Geometric（PyG）将同构模型转换为异构网络模型。以Cora数据集为例，展示了如何处理数据，定义不同节点类型的消息传递函数，并在异构网络模型上进行训练和评估，适用于处理复杂图结构数据的节点分类、图生成等任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在图神经网络中，同构模型和异构模型是常见的两种网络架构。同构模型指的是网络中的所有节点具有相同的类型，而异构模型则允许不同类型的节点存在。本文将介绍如何使用PyG（PyTorch Geometric）库将同构模型转换为异构网络模型。

首先，我们需要准备同构模型的数据集。我们以Cora数据集为例，该数据集包含多个论文节点，每个节点具有一些特征，并且按照论文之间的引用关系构建了图结构。我们可以使用PyG提供的数据处理工具加载和处理这个数据集。

import torch
from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.utils import add_self_loops, to_undirected

# 加载数据集
datas

了解本专栏