Graph Diffusion Convolution (GDC) 项目教程

Graph Diffusion Convolution (GDC) 项目教程

gdc Graph Diffusion Convolution, as proposed in "Diffusion Improves Graph Learning" (NeurIPS 2019) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gdc/gdc

1. 项目的目录结构及介绍

gdc/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── config.yaml
├── data.py
├── fig_model.svg
├── gdc_demo.ipynb
├── gdc_poster_neurips2019.pdf
├── models.py
├── seeds.py
└── __init__.py

目录结构介绍

• .gitignore: 用于指定Git版本控制系统忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，本项目使用MIT许可证。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的基本信息、使用方法和参考文献。
• config.yaml: 项目的配置文件，用于设置运行时的参数。
• data.py: 数据处理脚本，用于加载和预处理数据。
• fig_model.svg: 项目模型的可视化图示。
• gdc_demo.ipynb: 项目的演示笔记本，展示了如何使用Graph Diffusion Convolution (GDC) 增强图卷积网络 (GCN)。
• gdc_poster_neurips2019.pdf: 项目在NeurIPS 2019会议上的海报。
• models.py: 包含项目中使用的模型定义。
• seeds.py: 种子文件，可能用于随机数生成器的初始化。
• init.py: Python包的初始化文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 gdc_demo.ipynb，这是一个Jupyter Notebook文件。该文件展示了如何使用Graph Diffusion Convolution (GDC) 增强图卷积网络 (GCN)。通过运行这个Notebook，用户可以了解GDC的基本原理和实际应用。

启动步骤

1. 安装所需的Python包（参见 README.md 中的依赖项列表）。
2. 打开 gdc_demo.ipynb 文件。
3. 按照Notebook中的步骤运行代码，观察GDC对GCN性能的提升。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.yaml，这是一个YAML格式的文件，用于设置运行时的参数。配置文件的内容可能包括数据路径、模型参数、训练参数等。

配置文件示例

data_path: "path/to/data"
model_params:
  hidden_dim: 128
  num_layers: 2
training_params:
  epochs: 100
  learning_rate: 0.01

配置文件说明

• data_path: 数据文件的路径。
• model_params: 模型参数，如隐藏层维度 (hidden_dim) 和层数 (num_layers)。
• training_params: 训练参数，如训练轮数 (epochs) 和学习率 (learning_rate)。

通过修改 config.yaml 文件，用户可以自定义项目的运行配置，以适应不同的数据集和实验需求。

gdc Graph Diffusion Convolution, as proposed in "Diffusion Improves Graph Learning" (NeurIPS 2019) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gdc/gdc