深入解析alibaba/euler项目中的监督与无监督训练解决方案

深入解析alibaba/euler项目中的监督与无监督训练解决方案

euler A distributed graph deep learning framework. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/euler/euler

项目概述

alibaba/euler是一个专注于图神经网络(GNN)的框架，提供了丰富的图计算和机器学习功能。本文将重点解析该框架中的监督学习和无监督学习解决方案，帮助开发者更好地理解和使用这些功能。

监督学习解决方案(SuperviseSolution)

监督学习解决方案为开发者提供了一套完整的图神经网络训练流程，包含从标签获取到模型评估的各个环节。

核心组件解析

1. 标签获取函数(get_label_fn)

标签获取函数负责从图数据中提取训练所需的标签信息。

• 输入：节点ID张量，形状为[batch_size]
• 输出：标签张量，形状为[batch_size, label_dim]

框架提供了GetLabelFromFea组件，可以直接从图数据的指定特征位置获取标签：

tf_euler.solution.GetLabelFromFea(label_idx, label_dim)

2. 编码函数(encoder_fn)

编码函数是图神经网络的核心，负责将节点转换为低维嵌入表示。

• 输入：节点ID张量，形状为[batch_size]
• 输出：节点嵌入张量，形状为[batch_size, embedding_dim]

开发者可以选择：

• 预置的GNN模型：tf_euler.models.[model_name].GNN
• 自定义编码器：继承BaseGNNNet实现自己的图神经网络

3. 逻辑函数(logit_fn)

逻辑函数将嵌入向量转换为最终的预测结果。

• 输入：嵌入张量，形状为[batch_size, embedding_dim]
• 输出：逻辑值张量，形状为[batch_size, logit_dim]

框架提供了DenseLogits组件，通过全连接层实现这一转换。

4. 损失函数(loss_fn)

损失函数计算预测结果与真实标签之间的差异。

• 输入：标签和逻辑值张量
• 输出：标量损失值

默认提供了sigmoid_loss函数，适用于二分类问题。

5. 评估指标(metric_name)

框架支持多种评估指标：

• f1: F1分数
• auc: ROC曲线下面积
• acc: 准确率

无监督学习解决方案(UnsuperviseSolution)

无监督学习解决方案专注于学习图的拓扑结构，不需要显式的标签信息。

核心组件解析

1. 编码函数(target_encoder_fn/context_encoder_fn)

与监督学习类似，但通常需要两个编码器分别处理目标节点和上下文节点。

2. 采样函数

无监督学习依赖于正负采样策略：

• 正采样(pos_sample_fn)：采样与源节点有实际连接的节点
• 负采样(neg_sample_fn)：采样与源节点无连接的节点

框架提供了基于类型的采样组件：

SamplePosWithTypes(pos_edge_type, num_pos=1, max_id=-1)
SampleNegWithTypes(neg_type, num_negs=5)

3. 逻辑函数(logit_fn)

无监督学习的逻辑函数计算源节点与正/负样本节点之间的相似度。

• 输入：源节点、正样本和负样本的嵌入
• 输出：正样本和负样本的逻辑值

PosNegLogits组件通过点积计算相似度。

4. 损失函数(loss_fn)

默认使用xent_loss(交叉熵损失)来区分正负样本。

5. 评估指标

与监督学习相同的评估指标集。

实际应用建议

1. 监督学习场景：适用于有明确标签的节点分类、链接预测等任务
2. 无监督学习场景：适用于图表示学习、社区发现等任务
3. 自定义扩展：通过继承基类可以实现更复杂的采样策略和损失函数

总结

alibaba/euler框架提供的监督和无监督学习解决方案覆盖了图神经网络训练的主要场景。通过灵活配置各个组件，开发者可以快速构建适合自己业务需求的图学习模型。理解这些组件的输入输出和功能特点，是有效使用该框架的关键。

euler A distributed graph deep learning framework. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/euler/euler