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
80阅读
# 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
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
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2024-02-02 19:58:08
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7.1 可视化网络结构7.1.1 使用torchinfo可视化网络结构torchinfo的安装# 安装方法一
pip install torchinfo
# 安装方法二
conda install -c conda-forge torchinfotorchinfo的使用 -- totchinfo.summary(model, input_size[batch_size,channel,h,w])
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
325阅读
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
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2024-04-02 19:49:58
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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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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
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2024-04-08 20:31:24
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PyTorch图神经网络（四） 1.GraphSAGE
PyTorch图神经网络（一） 参考书《PyTorch图神经网络》，作者[美]马克西姆·拉伯恩。 1.前言： 图神经网络用于处理图结构数据的任务，图中的信息除了点和边之外，每个点还有自己的特征。图神经网络的具体应用包括节点分类、链接预测、图分类、图生产等等。这个系列将从头开始讲解图神经网络的 ...
# 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
295阅读
PyTorch图神经网络（五） 1.WL测试 之前讲了用图神经网络对节点进行分类，这里则是对图进行分类，思路来自于WL测试。WL测试旨在构建图的规范形式，具体做法为： 1.一开始对每个节点赋予相同的颜色或者标签 2.每个节点拼接自己和邻居的标签（原文说的聚合可能会产生误解） 3.结果 ...
PyTorch图神经网络（二） 1.Node2Vec Node2Vec在DeepWalk的基础上，对随机游走本身的生成方
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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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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