SGL: 可扩展图学习工具包

SGL: 可扩展图学习工具包

SGL A scalable graph learning toolkit for extremely large graph datasets. (WWW'22, 🏆 Best Student Paper Award) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sg/SGL

项目介绍

SGL（Scalable Graph Learning） 是一个专为大规模图数据设计的图神经网络（GNN）工具包，支持在极其庞大的图数据上进行深度图学习。该工具包让用户能够轻松实现可扩展的图神经网络并评估其在节点分类、节点聚类和链路预测等下游任务上的性能。此外，SGL基于OpenBox实现了自动神经架构搜索功能，可根据特定任务及预设的多目标（例如推理时间、内存成本和预测性能）自动选择合适的、可扩展的图神经结构。SGL由北京大学DAIR实验室的图学习团队设计开发。

项目快速启动

安装SGL

确保先安装PyTorch Geometric（PyG），因为SGL的一些数据集依赖于它。通过以下链接获取PyG的安装说明：

https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html

之后，可以通过pip安装SGL：

pip install sgl-dair

示例代码

下面是一个快速示例，演示如何使用SGL进行节点分类：

from sgl.dataset import Planetoid
from sgl.models.homo import SGC
from sgl.tasks import NodeClassification

# 加载数据集
dataset = Planetoid("pubmed", "/官方")
# 初始化模型
model = SGC(prop_steps=3, feat_dim=dataset.num_features, output_dim=dataset.num_classes)
# 设定设备
device = "cuda:0"
# 进行节点分类任务
test_acc = NodeClassification(dataset, model, lr=0.1, weight_decay=5e-5, epochs=200, device=device)
print(test_acc)

应用案例和最佳实践

SGL的一个核心应用场景在于处理亿级规模节点和边的大图数据，例如在“PubMed”数据集上应用SGC模型来执行节点分类。用户可以利用SGL的自动神经架构搜索功能来探索不同任务下的最优图神经网络配置，从而无需手动尝试多种不同的架构组合，达到效率和性能的平衡。

典型生态项目

虽然直接从SGL项目本身不容易概括出“典型生态项目”，但它的存在推动了大图数据处理和图神经网络研究领域的发展。用户和开发者可以在以下几个方面贡献或从中受益：

1. 图神经网络架构研究：SGL的支持使得研究人员能够快速测试新提出的图神经网络架构。
2. 跨领域应用：在社交网络分析、化学分子属性预测、推荐系统等领域，SGL的应用案例可以作为其他项目的灵感来源。
3. 教学和学习资源：对于想学习图神经网络的学生和教育者来说，SGL提供了实践平台，结合其文档和实例，可以加深对技术的理解。

通过参与开源社区，分享使用SGL构建的项目和经验，可以进一步丰富SGL的生态系统。开发者应该考虑将自己使用SGL的成功案例发布在博客、论文中，并且在GitHub等平台上进行分享，以便于他人学习和借鉴。

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请注意，上述信息是基于提供的项目描述概括而成的教程概要，并未直接引用外部网站的内容。实际操作时，请参考项目最新的官方文档以获得最准确的信息。

SGL A scalable graph learning toolkit for extremely large graph datasets. (WWW'22, 🏆 Best Student Paper Award) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sg/SGL