# PyTorch与图神经网络（GNN）的初探
图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）作为一种处理图结构数据的深度学习方法，近年来受到了广泛的关注。GNN能够有效地捕捉节点及其邻域之间的关系，适用于社交网络、推荐系统、生物信息学等多种领域。本文将为您介绍GNN的基本概念，并提供PyTorch框架下的代码示例，帮助您理解GNN的基本实现与使用。
## 什么是图神经网络
PyTorch 图网络入门
# 1. 引言
图是一种强大的数据结构，能够描述许多现实世界中的问题，如社交网络、蛋白质相互作用等。为了处理这些图数据，图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）应运而生。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库来支持图神经网络的实现和训练。本文将介绍PyTorch图网络的基本概念，并提供代码示例来帮助读者入门。
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原创
2023-09-13 16:57:14
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一、introductionRes2Net由南开大学程明明组2019年提出，主要贡献是对ResNet模型中的block模块进行了改进，计算负载不增加，特征提取能力更强大。 二、网络结构回顾ResNet网络结构：左图是ResNet网络中的block模块，右图是论文中新提出来的Res2Net模块。简单来说，Res2Net就是将3×3卷积层的输入分成了四个部分，网络内部又以残差式的风格进行连接。 计算公
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2023-10-02 17:13:01
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训练深度学习网络的过程中出现 loss nan总是让人觉得头疼，本人这次是在pytorch的半精度amp.autocast, amp.GradScaler训练时候出现了loss nan。loss nan 常见的一般几种情况有：lr学习率设置的过大，导致loss nan，调小lr；训练数据中有脏数据，也会导致loss，这个需要自己排查，batch设置为1，遍历所有训练数据遇到nan就打印数据路径再退
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2023-07-09 19:18:51
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图神经网络是最近 AI 领域最热门的方向之一，很多图神经网络框架如 graph_nets 和 DGL已经上线。但看起来这些工具还有很多可以改进的空间。近日，来自德国多特蒙德工业大学的研究者们提出了 PyTorch Geometric，该项目一经上线便在 GitHub 上获得 1500 多个 star，并得到了 Yann LeCun 的点赞。现在，创建新的 GNN 层更
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2023-09-20 21:27:02
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比DGL快14倍：PyTorch图神经网络库PyG上线了图神经网络是最近 AI 领域最热门的方向之一，很多图神经网络框架如 graph_nets 和 DGL已经上线。但看起来这些工具还有很多可以改进的空间。近日，来自德国多特蒙德工业大学的研究者们提出了 PyTorch Geometric，该项目一经上线便在 GitHub 上获得 1500 多个 star，并得到了 Y
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2023-10-13 22:48:53
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文章目录0 前言1 数据读入2 模型搭建3 模型训练4 模型测试5 模型保存6 参考博客 0 前言代码参考了知乎上“10分钟快速入门PyTorch”系列，并且附上了详细的注释和函数讲解。从今天这篇博文开始，我将和大家一起踏上Pytorch的学习道路，希望有问题可以指出！代码可以直接复制粘贴后运行。1 数据读入torchvision.datasets里面有很多数据类型，里面有官网处理好的数据，比如
图注意力神经网络的pytorch代码解析1.图注意力神经网络的原理简介1.1 注意力机制的公式1.2 代码中公式的应用差异2.GAT的pytorch代码解析2.1 导入需要的包和参数设定2.2 加载数据2.3 搭建注意力模型2.3 模型训练2.5 模型测试 1.图注意力神经网络的原理简介图注意网络的原理介绍有很多。作者是清华大学的一个博士，他写的图卷积原理非常透彻，这里对于图注意力的描述也很好。
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2023-11-21 17:24:25
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在pytoch中使用torch.nn命名空间提供了你需要建立自己的神经网络的基石。在PyTorch每个模块的子类nn.Module。神经网络是一个模块本身，由其他模块（层）组成。导入你所需要的模块假设构建一个网络模型如下：卷积层--》Relu层--》池化层--》全连接层--》Relu层--》全连接层
import os
import torch
from torch import nn
fro
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2023-10-09 00:01:04
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Pytorch搭建VGG系列网络前言VGG块VGG网络VGG系列读取数据和训练模型 前言VGG网络采用重复堆叠的小卷积核替代大卷积核，在保证具有相同感受野的条件下，提升了网络的深度，从而提升网络特征提取的能力。 可以把VGG网络看成是数个vgg_block的堆叠，每个vgg_block由几个卷积层+ReLU层，最后加上一层池化层组成。VGG网络名称后面的数字表示整个网络中包含参数层的数量（卷积层
Context-Aware Visual Compatibility Prediction 本文主要解决，根据两种衣服的上下文来判定两种衣服是否适配的问题，和以前网络不同的是，文中所用的网络为图网络（一般输入数据满足图结构的网络成为图网络）。 例如左边的是以往模型的风格匹配，右边的是本文中图结构的风格匹配。 网络结构最初使用的方法是，直接使用卷积抽取嵌入向量进行举例匹
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2023-12-27 08:48:58
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文章目录LeNetAlexNetDropoutAlexNet 网络结构torchvision中的AlexNet的实现ZFNetVGG-NetsVGG 各网络VGG-16 网络结构GoogLeNet代码实现ResNetDenseNetRNNLSTMGRU LeNet1998年，由 LeCun 提出用于手写数字识别任务只有5层结构；目前看来不输入深度学习网络；但是是基本确定了卷积NN的基本架构：卷积
# 如何实现图注意力网络（Graph Attention Network）- PyTorch
## 引言
图注意力网络（Graph Attention Network，简称GAT）是一种用于处理图结构数据的神经网络模型。它在处理图数据时能够自动学习节点之间的关系和节点的重要性，被广泛应用于图分类、节点分类、链接预测等任务中。在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现一个图注意力网络。
原创
2023-08-16 06:31:46
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一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两种取值。取0表示该元素对应的词不在论文中，取1表示
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2023-10-08 08:35:35
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一个完整的处理图片分类的代码，包括以下几部分：导入需要的库，数据预处理，搭建神经网络模型，训练及测试，输出损失和正确率。导入库import torch
import torchvision
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets, transforms
import os # o
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2023-08-01 13:24:27
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图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）最近被视为在图研究等领域一种强有力的方法。跟传统的在欧式空间上的卷积操作类似，GNNs通过对信息的传递，转换和聚合实现特征的提取。这篇博客主要想分享下，怎样在你的项目中简单快速地实现图神经网络。你将会了解到怎样用PyTorch Geometric 去构建一个图神经网络，以及怎样用GNN去解决一个实际问题（Recsys Challen
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2023-08-30 18:09:45
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目录一、参数访问1、目标参数2、一次性访问所有参数3、从嵌套块收集参数二、参数初始化1、内置初始化2、自定义初始化3、参数绑定 在选择了架构并设置了超参数后，我们就进入了训练阶段。此时，我们的目标是找到使损失函数最小化的模型参数值。经过训练后，我们将需要使用这些参数来做出未来的预测。此外，有时我们希望提取参数，以便在
图神经网络(Graph Neural Networks)是一种针对图结构数据(如社交图、网络安全网络或分子表示)设计的机器学习算法。它在过去几年里发展迅速，被用于许多不同的应用程序。在这篇文章中我们将回顾GNN的基础知识，然后使用Pytorch Geometric解决一些常见的主要问题，并讨论一些算法和代码的细节。常见的图神经网络应用GNN可以用来解决各种与图相关的机器学习问题:节点的分类：预测节
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2023-12-21 05:31:26
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GuideIntroModelDatasetInstallCiteReferenceIntro目前主要实现基于【data/yeast/yeast.edgelist】下的蛋白质数据进行link prediction。Model模型模型主要使用图神经网络，如gae、vgae等1.GCNModelVAE(src/vgae)：图卷积自编码和变分图卷积自编码(config中可配置使用自编码或变分自编码)，利
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2023-11-24 10:04:14
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GCN代码详解-pytorch版本1 GAT基本介绍2 代码解析2.1 导入数据2.2 GAT模型框架2.3 评估与训练参考资料 写在前面… 在研究生的工作中使用到了图神经网络，所以平时会看一些与图神经网络相关的论文和代码。写这个系列的目的是为了帮助自己再理一遍算法的基本思想和流程，如果同时也能对其他人提供帮助是极好的~博主也是在学习过程中，有些地方有误还请大家批评指正！ github: h
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2023-11-23 13:41:22
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