图学习笔记（九）：项目拔高实战

深度学习项目实战：图学习与GNN算法
最新推荐文章于 2025-07-27 09:49:20 发布
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分类专栏： 图神经网络入门(打卡营学习笔记-已完结)
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本文是关于深度学习项目的实战笔记，重点介绍图学习的应用。内容涵盖数据集处理、模型构建、训练流程，以及数据解析、GNN算法实现等关键模块。通过数据可视化和代码讲解，详细阐述了如何在main.py、dataset.py、data_parser.py、model.py和layers.py中组织项目。

图学习笔记（九）：新冠疫苗项目拔高实战

图学习笔记（九）：项目拔高实战
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1498513

一个深度学习项目组成部分：

在这里插入图片描述
main.py包括：数据集的生成、模型的构建、训练的构成。
dataset.py包括：数据的解析和生成（转化成图结构数据，为了给模型训练）
data_parser.py包括：解析数据
model.py包括：模型的实现。
layers.py包括：实现GNN的算法

数据集

  1. 查看数据的形态。
  2. data_parser.py 将数据解析成想要的数据。
  3. 数据可视化

代码讲解

main.py

  1. 主函数if __name__ == '__main__':中放入配置文件config.yaml
    （配置文件config.yaml：数据、模型参数）
  2. train(config)：训练函
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