赞
踩
图神经网络(GNN)是一种用于处理结构化数据的深度学习模型,它可以捕捉数据中的图形结构和特征信息,从而实现各种应用,如节点分类、图分类、链接预测、推荐系统等。然而,由于图数据的不规则性和复杂性,使用传统的深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)来实现GNN并不容易,需要编写大量的底层代码和优化算法。
为了解决这个问题,PyTorch Geometric(简称PyG)应运而生。PyG是一个基于PyTorch构建的库,可轻松编写和训练GNN,用于与结构化数据相关的广泛应用。它包括从各种已发表的论文中的图和其他不规则结构(也称为几何深度学习)的各种方法。
要安装PyG,首先需要安装好PyTorch。根据你使用的操作系统和CUDA版本,在官网上选择合适的命令来安装。例如,在Linux系统上使用CUDA 10.2版本,则可以执行以下命令:
pip install torch torchvision torchaudio
然后,在官网上选择合适的命令来安装PyG。例如,在Linux系统上使用CUDA 10.2版本,则可以执行以下命令:
pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.0+cu102.html
pip install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.0+cu102.html
pip install torch-cluster -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.0+cu102.html
pip install torch-spline-conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.0+cu102.html
pip install torch-geometric
注意:如果你使用其他版本或平台,请根据提示修改相应参数。
安装完成后,可以通过以下代码来测试是否成功:
import torch
import torch_geometric
print(torch.__version__)
print(torch_geometric.__version__)
如果输出类似以下内容,则说明安装成功:
1.10.0+cu102
2.0.2
图神经网络是一种处理图结构数据的深度学习模型,它可以有效地捕捉图中节点和边的特征和关系,从而实现各种图分析任务,如节点分类、链接预测、图生成等。PyG是一个专门为图神经网络设计的库,它基于PyTorch的张量操作和自动求导机制,提供了以下几个核心概念:
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。