详解Pytorch+PyG实现GCN过程示例

目录

• 一、模型结构
• 二、PyTorch实现
• 准备数据
• 定义GCN模型
• 定义训练过程

一、模型结构

php

在图神经网络的研究中，GCN（Graph Convolutional Networks）是一种比较常见且有效的模型。

在GCN模型中，每个节点都包含了该节点邻居节点信息的聚合，这意味着它是一个全局性模型。一个典型的GCN模型通常由两部分组成：一个基于消息传递算法的卷积层以及一个多层感知器。其中，前者主要完成特征融合，后者负责分类任务。

对于一个具有n个节点的图G，其特征矩阵X可以表示为：

步骤如下：

• 构建一个两层的卷积网络：第一层是GCN层，后面跟着ReLU激活和一个随机失活层；第二层是输出分类器。
• 模型在训练期间根据具体的损失函数（如交叉熵损失）进行优化，并用于预测新数据。

二、PyTorch实现

PyTorch使用dgl库可以方便地构建图，PyG也提供了类似的工具。接下来看一下如何使用PyTorch + PyG实现一个简单的GCN模型，以Cora数据集为例。

准备数据

Cora是一个分类任务的数据集，其中包含2708个文本节点名称，以及每个节点的1433维特征（词汇相关性）。首先，我们需要在PyG中将其转换为一个带有相应边缘信息的图形对象。具体而言，使用pyg.data.dataset工具加载Cora数据集，然后将其转换为一个PyG图。

from torch_geometric.datasets import Planetoid
import torch_geometric.transforms as T
dataset = Planetoid(root='/path/to/dataset', name='Cora', transform=T.NormalizeFeatures())
data = data开发者_JAVA教程set[0]
print(data)

定义GCN模型

在定义PyG的GCN网络之前，需要定义Convolutional Layer，这个层以邻接矩阵A作为输入，通过权重权值矩阵W来散播消息，并输出一javascript个新特征向量。

import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features, 16)
        self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)
    def forward(self, x, edge_index):
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = F.relu(x)
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

定义训练过程

训练具体流程如下：

• 对于每个epoch，进行随机梯度下降优化。我们选择交叉熵作为损失函数，并使用Adam作为优化器。
• 在测试期间，用验证集对精确度进行评估。

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = Net().to(device)
data.to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)
def train():
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    out = model(data.x, data.edge_index)
    loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()
def test():
    model.eval()
    _, pred = model(daandroidta.x, data.edge_inde编程客栈x).max(dim=1)
编程客栈    correct = int(pred[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]).sum().item())
    acc = correct / int(data.test_mask.sum())
    return acc
for epoch in range(1, 201):
    train()
    test_acc = test()
    print(f'Epoch: {epoch:03d}, Test Acc: {test_acc:.4f}')

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