图神经网络评估框架 GNN-benchmark 项目推荐

图神经网络评估框架 GNN-benchmark 项目推荐

gnn-benchmark Framework for evaluating Graph Neural Network models on semi-supervised node classification task 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gn/gnn-benchmark

1. 项目基础介绍和主要编程语言

GNN-benchmark 是一个用于评估图神经网络（Graph Neural Network, GNN）模型在半监督节点分类任务上的统一测试平台。该项目由开源社区维护，主要使用 Python 编程语言开发，并且基于 TensorFlow 实现了多种 GNN 模型。GNN-benchmark 提供了简便的接口，可以方便地在多个数据集上运行不同的模型，并使用多种训练/验证/测试分割方法。

2. 项目核心功能

• 模型评估：提供了一个统一的测试平台，可以对不同的 GNN 模型在多个数据集上进行性能评估。
• 配置管理：支持固定配置和超参数搜索两种实验类型，允许用户通过 YAML 文件定义实验的配置。
• 自动调参：支持对模型的超参数进行随机搜索，自动寻找最优的参数设置。
• 结果聚合：可以自动从数据库中检索结果，并对结果进行聚合，生成易于分析的 CSV 文件。
• 数据库管理：提供了对实验数据库进行管理的一系列操作，如查看状态、重置状态和清理数据库等。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能主要集中在以下几个方面：

• 代码优化：对部分代码进行了重构，提高了代码的可读性和效率。
• 功能增强：增加了对更多数据集和模型的支持，扩展了框架的适用范围。
• 性能提升：对模型训练和评估过程进行了优化，减少了计算资源的消耗。
• 文档更新：更新了项目文档，提供了更详细的安装指南和用户手册，方便用户快速上手和使用。

通过这些更新，GNN-benchmark 进一步提升了其作为 GNN 模型评估工具的价值，为研究者和开发者提供了一个强大的实验平台。

gnn-benchmark Framework for evaluating Graph Neural Network models on semi-supervised node classification task 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gn/gnn-benchmark