图注意力网络（GAT）项目安装与配置指南

图注意力网络（GAT）项目安装与配置指南

GAT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gat3/GAT

1. 项目基础介绍

图注意力网络（Graph Attention Networks，GAT）是一种用于图表示学习的神经网络架构。本项目提供了GAT层的实现，以及使用该层的一个简单示例，该示例基于Cora数据集。该项目主要使用TensorFlow编程语言编写。

2. 关键技术和框架

本项目使用的关键技术是图注意力机制，它是图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）的一个重要组成部分。图注意力机制可以使模型在处理图结构数据时，能够学习到节点之间的重要性关系。

项目使用的主要框架是TensorFlow，它是一个由Google开发的开源机器学习框架，适用于各种规模的机器学习项目。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Python 3.5.2
• NumPy 1.14.1
• SciPy 1.0.0
• NetworkX 2.1
• TensorFlow-GPU 1.6.0
• CUDA 9.0
• cuDNN 7

您还需要确保您的系统中安装了Git，以便能够克隆和下载项目代码。

安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地环境：

   git clone https://github.com/PetarV-/GAT.git
   cd GAT
   

2. 确认项目依赖是否齐全，如果缺少任何依赖，请使用pip安装：

   pip install numpy scipy networkx tensorflow-gpu
   

3. （可选）如果您使用的是GPU版本TensorFlow，确保CUDA和cuDNN与TensorFlow版本兼容。

4. 项目中的代码可以直接从execute_cora.py开始运行，以在Cora数据集上执行完整的训练过程。

   python execute_cora.py
   

5. 如果您希望尝试稀疏模型，可以使用execute_cora_sparse.py脚本来运行训练过程，但请注意，稀疏模型仅在批处理大小为1时有效。

   python execute_cora_sparse.py
   

以上步骤假设您已经具备基本的开源项目安装和Python编程知识。按照这些步骤，您应该能够成功安装和配置本项目。如果您在安装过程中遇到任何问题，请检查项目自述文件或相关文档以获取更多信息。

GAT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gat3/GAT