# 实现GNN模型的完整流程指南
近年来，图神经网络（GNNs）在处理图结构数据方面表现出了强大的性能。对于刚入行的小白来说，学习如何实现一个GNN模型可能会有些困难。本文将为你提供一个完整的流程，帮助你快速了解并实现GNN模型。
## 1. 流程概览
在开始之前，我们可以用以下表格清晰展示实现GNN模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
GN算法实现实验环境Windows 10 企业版Python 3.7.4第三方包
NetworkX 用来解析数据得到图
Matplotlib NetworkX用来画图的
Graphviz 另一个画图，效果好一点算法简介 GN算法，即Girvan-Newman 社区划分算法，它属于分裂的层次聚类算法，基本思想是不断删除网络中“介值”最大的边，直到所有边都被删除。目标函数值取得最大值的时候，
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2023-10-17 12:20:10
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工欲善其事，必先利其器！我们想要更轻松更有效率地开发，必须学会一些“高级”技能。前不久看到一位 Python大佬的代码，其中使用了一个短小精悍的模块，我认为还蛮有用的，今天分享给大家。这个模块就叫 glom ，是 Python 处理数据的一个小模块，它具有如下特点：嵌套结构并基于路径访问使用轻量级的Pythonic规范进行声明性数据转换可读、有意义的错误信息内置数据探测和调试功
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2023-11-02 22:22:32
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模型指的是真实世界对象的明确描述。它包含所需要的数据字段和行为。Django 遵循 DRY Principle ：明确优于隐式 - 行为基于关键字参数，并且在某些情况下，基于字段的类型。包括所有相关领域逻辑 - 模型应该封装一个“对象”的各个方面，遵循 Martin Fowler 的 Active Record 设计模式，所有可用于理解该模型的信息都应该存储在该模型中。Active Record
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2024-04-02 13:31:00
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文章目录一、简介二、算法原理三、评价方法四、实验结果五、实验代码 一、简介GN算法是一个经典的社区发现算法，它属于分裂的层次聚类算法，最初，由Michelle Girvan和Mark Newman提出。其基本思想是不断的删除网络中具有相对于所有源节点的最大的边介数的边，然后，再重新计算网络中剩余的边的相对于所有源节点的边介数，重复这个过程，直到网络中，所有边都被删除。边介数（betweennes
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2023-10-21 07:53:34
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# Python GNN（图神经网络）入门指南
图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一类专门用于图数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN能够很好地捕捉数据中节点之间的关系，广泛应用于社交网络、推荐系统、化学分子结构分析等领域。
## 什么是图？
在图论中，图由节点（或称为顶点）和边构成。节点可以是人、物体或其他离散实体，而边则表示节点之间的关系。在实
目录1. 安装2. 基本概念介绍2.1 Data Handling of Graphs 图形数据处理2.2 Common Benchmark Datasets 常见的基准数据集2.3 Mini-batches2.4 Data Transforms 数据转换2.5 Learning Methods on Graphs——the first graph neural network 搭建我们的第一个
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2023-07-24 10:55:00
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面试题 02.08. 环路检测一、刷体内容原题链接内容描述二、解题方法1.方法一 一、刷体内容原题链接https://leetcode-cn.com/problems/linked-list-cycle-lcci/内容描述给定一个链表，如果它是有环链表，实现一个算法返回环路的开头节点。如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪 next 指针再次到达，则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环，我们使
的建模问题中都使用了GNN方法，便去学习了一番，后来发现了一篇非常不错的GNN的可视化解释文章...
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2022-08-11 12:35:13
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首先为不了解语义解析的读者科普一下，语义解析的主要任务是将自然语言转换成机器语言，在这里笔者特指的是SQL(结构化查
原创
2024-08-08 09:28:24
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# 图神经网络 (GNN) 的基础知识与 Python 实现
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种处理图结构数据的深度学习方法。GNN 能够有效捕捉节点之间的关系，从而在许多领域（如社交网络分析、推荐系统、化学分子结构分析等）取得良好的效果。本文将介绍 GNN 的基本概念，并提供一个简单的 Python 示例，以帮助您更好地理解这一前沿领域。
## 什么是图神
原创
2024-10-19 08:22:03
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# Python GNN 实战指导
## 引言
图神经网络（GNN，Graph Neural Network）是近年来在图数据处理领域兴起的一种强大工具，广泛应用于社交网络、推荐系统、药物发现等多个领域。对此，初学者面临多种挑战。本文将指导你通过一个简单的例子，逐步实现一个 Python GNN，并且清晰地展示每一步的具体操作及代码实现。
## 实施流程
我们将实施一个 GNN 基于 Py
原创
2024-10-15 07:38:43
208阅读
# 图神经网络 (GNN) 的基础介绍及 Python 示例
图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一类专门处理图结构数据的深度学习模型。由于其强大的表达能力，GNN 被广泛应用于社交网络分析、推荐系统、蛋白质交互预测等领域。本文将为您介绍 GNN 的基本概念，并给出 Python 中的简单实现。
## 1. 什么是图神经网络？
在深入 GNN 之前，我们需要了
# 使用Python实现图神经网络（GNN）
在人工智能和深度学习的领域中，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）近年来逐渐成为一个热门研究方向。与常规的神经网络不同，GNN能够处理图形数据，即节点（Node）和边（Edge）结构，将节点的特征有效地传递和聚合。这使得GNN在社交网络分析、推荐系统、化学分子分析和计算机视觉等领域得到了广泛应用。
## 什么是图神经
GNN的可视化解释！近来发现非常多的建模问题中都使用了GNN方法，便去学习了一番，后来发现了一篇非常不错的GNN的可视化解释文章，便将其翻译整理和大家一起分享。目前图模型的应用非常广泛，最典型的如社交网络，蛋白质结构等。
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2021-07-09 14:54:54
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GNN的可解释性
原创
2023-05-03 10:53:08
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在数据科学和工程领域，数据可视化是一项非常重要的任务。Python pyqtgraph库是一个功能强大的数据可视化工具，可以帮助用户快速、高效地可视化各种类型的数据，包括实时数据、大数据集和3D数据等。本文将介绍pyqtgraph库的基本功能、高级功能以及实际应用场景，并提供丰富的示例代码帮助理解和使用该库。安装使用pip安装pyqtgraph库的方法非常简单：pip install pyqtgr
引言本文为GNN教程的系列干货。之前介绍了DGL这个框架，以及如何使用DGL编写一个GCN模型，用在学术数据集上，这样的模型是workable的。然而，现实生活中我们还会遇到非常庞大的图数据，庞大到邻接矩阵和特征矩阵不能同时塞进内存中，这时如何解决这样的问题呢？DGL采用了和GraphSAGE类似的邻居采样策略，通过构建计算子图缩小了每次计算的图规模，这篇博文将会介绍DGL提供的采样模型。GCN中
原创
2021-02-04 19:20:36
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这篇文章介绍DGL提供的采样模型，可以缩小了每次计算的图规模。
原创
2022-09-28 16:08:39
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0 引言虽然 GNN 模型及其变体在图结构数据的学习方面取得了成功，但是训练一个准确的 GNN 模型需要大量的带标注的图数据，而标记样本需要消耗大量的人力资源，为了解决这样的问题，一些学者开始研究Graph Pre-training的框架以获取能够迁移到不同任务上的通用图结构信息表征。在NLP和CV领域中，学者已经提出了大量的预训练架构。比如：BERT(Devlin et al., 2018)和V
原创
2021-02-04 19:18:40
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