Spektral图神经网络入门指南

平樱玫Duncan

于 2025-06-24 09:33:27 发布

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Spektral图神经网络入门指南

spektral Graph Neural Networks with Keras and Tensorflow 2. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spektral

什么是Spektral

Spektral是一个基于Keras的图神经网络(GNN)框架，它遵循Keras的设计理念，既为初学者提供了简单易用的接口，也为专家用户保留了足够的灵活性。本文将带你了解Spektral的核心概念，并通过构建一个图分类网络来展示其使用方法。

图数据结构基础

图是由节点和边组成的数学结构，用于表示实体间的关系。在Spektral中，图通过spektral.data.Graph类表示，包含四个主要属性：

邻接矩阵(a): 表示节点间的连接关系，推荐使用稀疏矩阵存储
节点特征(x): 每个节点的特征向量，形状为[节点数, 特征维度]
边特征(e): 每条边的特征向量，通常采用COO格式存储
标签(y): 可以是图级别或节点级别的标签

邻接矩阵的存储优化

对于包含N个节点的图，传统邻接矩阵需要存储N²个元素，这在图规模较大时会造成内存浪费。Spektral支持使用COO(Coordinate)格式的稀疏矩阵，只需存储非零元素的行索引、列索引和值，大幅节省内存空间。

数据集处理

Spektral提供了Dataset容器来管理图数据集，支持多种实用操作：

from spektral.datasets import TUDataset

# 加载蛋白质数据集
dataset = TUDataset('PROTEINS')

# 数据预处理
dataset.filter(lambda g: g.n_nodes < 500)  # 过滤大图
dataset.apply(Degree(max_degree))         # 添加节点度特征
dataset.apply(GCNFilter())               # GCN专用预处理

数据集支持切片、洗牌、映射和过滤等操作，方便进行数据准备。

构建图神经网络

Spektral与Keras无缝集成，可以混合使用常规Keras层和Spektral特有的图神经网络层。下面是一个简单的图分类网络示例：

from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from spektral.layers import GCNConv, GlobalSumPool

class GraphClassifier(Model):
    def __init__(self, n_hidden, n_labels):
        super().__init__()
        self.graph_conv = GCNConv(n_hidden)  # 图卷积层
        self.pool = GlobalSumPool()          # 全局池化层
        self.dropout = Dropout(0.5)          # 正则化
        self.dense = Dense(n_labels, 'softmax')  # 分类层

    def call(self, inputs):
        x = self.graph_conv(inputs)
        x = self.dropout(x)
        x = self.pool(x)
        return self.dense(x)

这个网络结构依次执行图卷积、Dropout正则化、全局求和池化和最终分类。

训练与评估

由于图数据的不规则性，Spektral提供了专门的DataLoader来处理批量训练：

from spektral.data import BatchLoader

# 创建数据加载器
train_loader = BatchLoader(dataset_train, batch_size=32)

# 模型编译与训练
model = GraphClassifier(32, dataset.n_labels)
model.compile('adam', 'categorical_crossentropy')
model.fit(loader.load(), steps_per_epoch=loader.steps_per_epoch, epochs=10)

# 评估
test_loader = BatchLoader(dataset_test, batch_size=32)
loss = model.evaluate(test_loader.load(), steps=test_loader.steps_per_epoch)