图神经网络(GNNs)食谱学习指南-优快云博客

图神经网络(GNNs)食谱学习指南

【免费下载链接】GNNs-Recipe 🟠 A study guide to learn about Graph Neural Networks (GNNs) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gn/GNNs-Recipe

一、项目介绍

图神经网络（GNNs）正迅速地在机器学习领域中用于处理复杂图形数据的应用场景,并且推动了该领域的进展.这份精心准备的学习指南专为希望深入理解并掌握GNNs的学生设计.它旨在提供全面的理解,尽管可能不是详尽无遗,但它覆盖了从入门到进阶所需的基本知识点.

主要目标: 提供一个系统性的学习路径来理解和应用图神经网络.
技术栈: 包括PyTorch Geometric,Deep Graph Library等工具.
适用人群: 初学者以及希望扩展其技能集的数据科学家和研究人员.

二、项目快速启动

要开始使用此学习资源库,您首先需要设置环境.以下步骤指导如何安装必要的软件包:

环境配置

确保您的环境中已经安装了Python以及pip和其他必需的依赖项.

pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric torchvision numpy scipy scikit-learn matplotlib

克隆仓库

使用下面的命令克隆这个Github仓库至本地文件夹:

git clone https://github.com/dair-ai/GNNs-Recipe.git

查看README.md

导航至仓库根目录下打开README.md文件阅读详细的说明文档其中包含了各个部分的关键信息.

运行示例

假设您想立即动手尝试一些简单的GNN模型让我们运行一个示例.以PyTorch Geometric中的GCN模型为例：

import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features, 16)
        self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index
        
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = F.relu(x)
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        
        return F.log_softmax(x, dim=1)

model = Net()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

def train():
    model.train()

    optimizer.zero_grad()
    out = model(data)
    loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()

for epoch in range(1, 201):
    train()

以上是构建和训练GNN模型的快速概述.