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Pytorch+PyG實(shí)現(xiàn)GraphConv過程示例詳解

更新時(shí)間：2023年04月21日 09:54:08 作者：實(shí)力

這篇文章主要為大家介紹了Pytorch+PyG實(shí)現(xiàn)GraphConv過程示例詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

GraphConv簡介

GraphConv是一種使用圖形數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)模型。與傳統(tǒng)的CNN僅能處理圖片二維數(shù)據(jù)不同，GraphConv可以對任意結(jié)構(gòu)的圖進(jìn)行卷積操作，并適用于基于圖的多項(xiàng)任務(wù)。

實(shí)現(xiàn)步驟

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在本實(shí)驗(yàn)中，我們使用了一個(gè)包含4萬個(gè)圖像的數(shù)據(jù)集CIFAR-10，作為示例。與其它標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)集不同的是，在這個(gè)數(shù)據(jù)集中圖形的構(gòu)成量非常大，而且各圖之間結(jié)構(gòu)差異很大，因此需要進(jìn)行大量的預(yù)處理工作。

# 導(dǎo)入cifar-10數(shù)據(jù)集
from torch_geometric.datasets import Planetoid
# 加載數(shù)據(jù)、劃分訓(xùn)練集和測試集
dataset = Planetoid(root='./cifar10', name='Cora')
data = dataset[0]
# 定義超級(jí)參數(shù)
num_features = dataset.num_features
num_classes = dataset.num_classes
# 構(gòu)建訓(xùn)練集和測試集索引文件
train_mask = torch.zeros(data.num_nodes, dtype=torch.uint8)
train_mask[:800] = 1
test_mask = torch.zeros(data.num_nodes, dtype=torch.uint8)
test_mask[800:] = 1
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)加載器
train_loader = DataLoader(data[train_mask], batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(data[test_mask], batch_size=32, shuffle=False)

通過上述代碼，我們先是導(dǎo)入CIFAR-10數(shù)據(jù)集并將其分割為訓(xùn)練及測試兩個(gè)數(shù)據(jù)集，并創(chuàng)建了相應(yīng)的數(shù)據(jù)加載器以便于對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理。

實(shí)現(xiàn)模型

在定義GraphConv模型時(shí)，我們需要根據(jù)圖像經(jīng)常使用的架構(gòu)定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。同時(shí)，在實(shí)現(xiàn)卷積操作時(shí)應(yīng)引入鄰接矩陣（adjacency matrix）和特征矩陣（feature matrix）作為輸入，來使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系和提取重要特征。

from torch.nn import Linear, ModuleList, ReLU
from torch_geometric.nn import GCNConv
class GraphConv(torch.nn.Module):
    def __init__(self, dataset):
        super(GraphConv, self).__init__()
        # 定義基礎(chǔ)參數(shù)
        self.input_dim = dataset.num_features
        self.output_dim = dataset.num_classes
        # 定義GCN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        self.convs = ModuleList()
        self.convs.append(GCNConv(self.input_dim, 16))
        self.convs.append(GCNConv(16, 32))
        self.convs.append(GCNConv(32, self.output_dim))
    def forward(self, x, edge_index):
        for conv in self.convs:
            x = conv(x, edge_index)
            x = F.relu(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

在上述代碼中，我們實(shí)現(xiàn)了基于GraphConv的模型的各個(gè)卷積層，并使用GCNConv將鄰接矩陣和特征矩陣作為輸入進(jìn)行特征提取。最后結(jié)合全連接層輸出一個(gè)維度為類別數(shù)的向量，并通過softmax函數(shù)來計(jì)算損失。

模型訓(xùn)練

在定義好GraphConv網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之后，我們還需要指定合適的優(yōu)化器、損失函數(shù)，并控制訓(xùn)練輪數(shù)、批大小與學(xué)習(xí)率等超參數(shù)。同時(shí)也需要記錄大量日志信息，方便后期跟蹤及管理。

# 定義訓(xùn)練計(jì)劃，包括損失函數(shù)、優(yōu)化器及迭代次數(shù)等
train_epochs = 200
learning_rate = 0.01
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(graph_conv.parameters(), lr=learning_rate)
losses_per_epoch = []
accuracies_per_epoch = []
for epoch in range(train_epochs):
    running_loss = 0.0
    running_corrects = 0.0
    count = 0.0
    for samples in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        x, edge_index = samples.x, samples.edge_index
        out = graph_conv(x, edge_index)
        label = samples.y
        loss = criterion(out, label)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item() / len(train_loader.dataset)
        pred = out.argmax(dim=1)
        running_corrects += pred.eq(label).sum().item() / len(train_loader.dataset)
        count += 1
    losses_per_epoch.append(running_loss)
    accuracies_per_epoch.append(running_corrects)
    if (epoch + 1) % 20 == 0:
        print("Train Epoch {}/{} Loss {:.4f} Accuracy {:.4f}".format(
            epoch + 1, train_epochs, running_loss, running_corrects))

在訓(xùn)練過程中，我們遍歷每個(gè)batch，通過反向傳播算法進(jìn)行優(yōu)化，并更新loss及accuracy輸出。同時(shí)，為了方便可視化與記錄，需要將訓(xùn)練過程中的loss和accuracy輸出到相應(yīng)的容器中，以便后期進(jìn)行分析和處理。

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