GRAPE使用教程

GRAPE使用教程

grape 🍇 GRAPE is a Rust/Python Graph Representation Learning library for Predictions and Evaluations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/grape/grape

1. 项目介绍

GRAPE（Graph Representation leArning, Predictions and Evaluation）是一个高效的图处理和嵌入库，旨在支持大规模图的计算，并且可以在普通笔记本电脑、台式机以及高性能计算集群的工作站上运行。该库使用Rust和Python编程语言编写，由AnacletoLAB（米兰大学计算机科学系）与Robinson Lab - Jackson Genomic Medicine和BBOP - Lawrence Berkeley National Laboratory合作开发。

GRAPE库包括两个主要模块：Ensmallen和Embiggen。Ensmallen是一个Rust/Python高性能图处理子模块，而Embiggen是一个Python图表示学习、预测和评估子模块。

2. 项目快速启动

首先，确保已经安装了Python环境。接着，可以通过以下命令从PyPi安装GRAPE：

pip install grape

安装过程通常不会超过一分钟。

示例：加载和显示图特性

下面是一个简单的Python脚本，展示了如何使用GRAPE加载一个图并显示其特性：

from grape.datasets.string import HomoSapiens

# 加载STRING Homo Sapiens图
graph = HomoSapiens()

# 打印图的特性
print(f"节点数量: {graph.number_of_nodes()}")
print(f"边数量: {graph.number_of_edges()}")

3. 应用案例和最佳实践

节点嵌入

GRAPE提供了多种节点嵌入模型，下面是一个使用DeepWalk进行节点嵌入的例子：

from grape embedders import DeepWalk

# 初始化DeepWalk模型
dw = DeepWalk(graph, walk_length=10, num_walks=10, workers=4)

# 训练模型并获取嵌入
embeddings = dw.fit_transform()

图分类

GRAPE还支持图分类任务，以下是一个使用GraphSAGE进行图分类的例子：

from grape.models import GraphSAGE

# 初始化GraphSAGE模型
gs = GraphSAGE(in_features=graph.number_of_features(), hidden_features=128, out_features=64, num_classes=2)

# 训练模型
gs.fit(graph, labels)

4. 典型生态项目

GRAPE可以与其他开源项目配合使用，例如：

• Karate Club：一个用于图神经网络和嵌入学习的Python库。
• PyKEEN：一个用于知识图谱嵌入学习的Python库。

通过这些库的集成，可以扩展GRAPE的功能，实现更复杂的数据分析和预测任务。

以上就是GRAPE的基本使用教程。更多高级功能和用法，请参考项目官方文档。

grape 🍇 GRAPE is a Rust/Python Graph Representation Learning library for Predictions and Evaluations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/grape/grape