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  • 图神经网络 —— GNN通用计算管道


    前言

    大家好,我是阿光。

    本专栏整理了《图神经网络》,内包含了不同图神经网络的原理以及相关代码实现,详细讲解图神经网络,理论与实践相结合,如GCN、GraphSAGE、GAT等经典图网络,每一个代码实例都附带有完整的代码+数据集。

    正在更新中~ ✨

    🚨 我的项目环境:

    • 平台:Windows10
    • 语言环境:python3.7
    • 编译器:PyCharm
    • PyTorch版本:1.11.0
    • PyG版本:2.1.0

    💥 项目专栏:【入门图神经网络】


    一、GNN模型的通用计算管道

    对于GNN模型来说可以将其看成一个通用的图模型管道,对于管道那么就会有通用的流水线设计,对于这个流水线中的常见步骤有4步,找出任务中的图结构信息、指定图类型、设计指定任务的损失函数、使用计算模块构建模型。

    二、找出任务中的图结构信息

    使用GNN的前提就是我们首先需要判断我们的任务能够使用GNN来进行建模,其次就是如果符合那么我们的图数据是什么。

    通常有两种情景:结构性情景和非结构性情景。

    在结构场景中,图结构在应用中是显式的,例如

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/127777231
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