DAGNN：面向有向无环图的图神经网络增强模型

DAGNN：面向有向无环图的图神经网络增强模型

DAGNN A graph neural network tailored to directed acyclic graphs that outperforms conventional GNNs by leveraging the partial order as strong inductive bias besides other suitable architectural features. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DAGNN

项目介绍

DAGNN（GitHub）是一个专门为处理有向无环图（Directed Acyclic Graphs, DAGs）设计的图神经网络，通过利用部分顺序作为强大的归纳偏置，并结合适合的架构特性，它在性能上超越了传统的图神经网络。此项目基于ICLR 2021的论文，提供了一个强大而高效的框架，特别适用于需要理解和操作具有层次结构信息的复杂图数据场景。

项目快速启动

要快速启动DAGNN，首先确保您的系统环境满足以下要求：

1. Python 3.7+
2. PyTorch 1.5.0+
3. PyTorch Geometric 1.6.0+

接下来，按照以下步骤进行操作：

创建并激活Conda环境

conda create -n dagnn python=3.7
conda activate dagnn

安装依赖

可以通过脚本安装必要的库，或者手动安装。

使用脚本安装：

git clone https://github.com/vthost/DAGNN.git
cd DAGNN
./setup.sh

该脚本会设置好CUDA相关变量，请根据自己的实际情况调整。

或者手动安装：

编辑或查看requirements.txt文件，并逐一安装列出的依赖项。

运行示例

DAGNN提供了对Open Graph Benchmark (OGB) 数据集的实验支持。以运行Tok任务为例：

sh scripts/ogb_tok.sh

这将会下载数据并在默认设置下执行实验。记得根据需要自定义存储目录和其他配置参数。

应用案例和最佳实践

DAGNN被设计用于多种情境，特别是那些图结构展现明确层次关系的应用，如编译器优化中的控制流图(CFG)，软件工程中的依赖关系分析，以及机器学习模型的设计空间探索等。

• 编译器优化：DAGNN可用于理解并优化程序的控制流程图，提升代码执行效率。
• 算法设计：在自动机器学习中，利用DAGNN来评估不同神经网络架构的有效性，指导更高效模型的设计。

最佳实践包括仔细选择超参数，确保图的预处理正确反映其结构性质，以及利用项目提供的脚本来复现或扩展实验，从而适应特定领域的需求。

典型生态项目

虽然DAGNN作为一个独立项目已经很强劲，但在图神经网络的生态系统中，它通常与其他工具链一同工作，比如PyTorch Geometric，用于高级图数据处理和模型训练。此外，研究者可能会将其与模型解释性工具结合起来，深入了解模型决策过程，或者与其他开放源码的图数据集和基准测试一起使用，不断验证和改进模型的泛化能力。

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请注意，具体实现细节及实验配置可能随项目更新而有所变化，建议经常查阅仓库的最新文档与提交记录。此外，参与社区讨论，提出问题和贡献代码是利用和贡献于开源项目的重要方式。

DAGNN A graph neural network tailored to directed acyclic graphs that outperforms conventional GNNs by leveraging the partial order as strong inductive bias besides other suitable architectural features. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DAGNN