【亲测免费】 Graph Transformer PyTorch 使用教程

Graph Transformer PyTorch 使用教程

【免费下载链接】graph-transformer-pytorch Implementation of Graph Transformer in Pytorch, for potential use in replicating Alphafold2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graph-transformer-pytorch

项目介绍

Graph Transformer PyTorch 是一个基于 PyTorch 的图神经网络库，专门用于处理图结构数据。该项目由 lucidrains 开发，旨在提供一个高效、灵活的工具，用于实现和实验各种图变换器模型。Graph Transformer 结合了注意力机制和图神经网络的优势，适用于节点分类、图分类、链接预测等多种任务。

项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 PyTorch。然后，通过以下命令安装 Graph Transformer PyTorch：

pip install graph-transformer-pytorch

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何使用 Graph Transformer 模型处理图数据：

import torch
from graph_transformer_pytorch import GraphTransformer

# 定义模型参数
model = GraphTransformer(
    dim=256,
    depth=6,
    edge_dim=512,
    with_feedforwards=True,
    gated_residual=True,
    rel_pos_emb=True
)

# 生成示例数据
nodes = torch.randn(1, 128, 256)
edges = torch.randn(1, 128, 128, 512)
mask = torch.ones(1, 128).bool()

# 前向传播
nodes, edges = model(nodes, edges, mask=mask)

print(nodes.shape)  # 输出: (1, 128, 256)

应用案例和最佳实践

节点分类

Graph Transformer 可以用于节点分类任务。以下是一个简单的节点分类示例：

import torch
from graph_transformer_pytorch import GraphTransformer

# 定义模型
model = GraphTransformer(
    dim=128,
    depth=4,
    edge_dim=128,
    with_feedforwards=True,
    gated_residual=True
)

# 示例数据
nodes = torch.randn(1, 100, 128)
edges = torch.randn(1, 100, 100, 128)
mask = torch.ones(1, 100).bool()
labels = torch.randint(0, 2, (1, 100))

# 前向传播
node_embeddings, _ = model(nodes, edges, mask=mask)

# 分类
logits = node_embeddings.mean(dim=1)
loss = torch.nn.functional.cross_entropy(logits, labels.squeeze())

print(loss)

图分类

Graph Transformer 也可以用于图分类任务。以下是一个简单的图分类示例：

import torch
from graph_transformer_pytorch import GraphTransformer

# 定义模型
model = GraphTransformer(
    dim=128,
    depth=4,
    edge_dim=128,
    with_feedforwards=True,
    gated_residual=True
)

# 示例数据
nodes = torch.randn(1, 100, 128)
edges = torch.randn(1, 100, 100, 128)
mask = torch.ones(1, 100).bool()
labels = torch.randint(0, 2, (1,))

# 前向传播
node_embeddings, _ = model(nodes, edges, mask=mask)

# 图级别的表示
graph_embedding = node_embeddings.mean(dim=1)

# 分类
logits = graph_embedding.squeeze()
loss = torch.nn.functional.cross_entropy(logits, labels)

print(loss)

典型生态项目

AlphaFold2 复现

Graph Transformer PyTorch 可以用于复现 AlphaFold2，这是一个用于蛋白质结构预测的先进模型。以下是一个简单的示例：

import torch
from graph_transformer_pytorch import GraphTransformer

# 定义模型
model = GraphTransformer(
    dim=256,
    depth=6,
    edge_dim=512,
    with_feedfor

【免费下载链接】graph-transformer-pytorch Implementation of Graph Transformer in Pytorch, for potential use in replicating Alphafold2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graph-transformer-pytorch