Pytorch+PyG實現(xiàn)GraphConv過程示例詳解

更新時間：2023年04月21日 09:54:08 作者：實力

這篇文章主要為大家介紹了Pytorch+PyG實現(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(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可以對任意結構的圖進行卷積操作，并適用于基于圖的多項任務。

實現(xiàn)步驟

數(shù)據(jù)準備

在本實驗中，我們使用了一個包含4萬個圖像的數(shù)據(jù)集CIFAR-10，作為示例。與其它標準圖像數(shù)據(jù)集不同的是，在這個數(shù)據(jù)集中圖形的構成量非常大，而且各圖之間結構差異很大，因此需要進行大量的預處理工作。

# 導入cifar-10數(shù)據(jù)集
from torch_geometric.datasets import Planetoid
# 加載數(shù)據(jù)、劃分訓練集和測試集
dataset = Planetoid(root='./cifar10', name='Cora')
data = dataset[0]
# 定義超級參數(shù)
num_features = dataset.num_features
num_classes = dataset.num_classes
# 構建訓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，我們先是導入CIFAR-10數(shù)據(jù)集并將其分割為訓練及測試兩個數(shù)據(jù)集，并創(chuàng)建了相應的數(shù)據(jù)加載器以便于對數(shù)據(jù)進行有效處理。

實現(xiàn)模型

在定義GraphConv模型時，我們需要根據(jù)圖像經(jīng)常使用的架構定義網(wǎng)絡結構。同時，在實現(xiàn)卷積操作時應引入鄰接矩陣（adjacency matrix）和特征矩陣（feature matrix）作為輸入，來使得網(wǎng)絡能夠學習到節(jié)點之間的關系和提取重要特征。

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__()
        # 定義基礎參數(shù)
        self.input_dim = dataset.num_features
        self.output_dim = dataset.num_classes
        # 定義GCN網(wǎng)絡結構
        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，我們實現(xiàn)了基于GraphConv的模型的各個卷積層，并使用GCNConv將鄰接矩陣和特征矩陣作為輸入進行特征提取。最后結合全連接層輸出一個維度為類別數(shù)的向量，并通過softmax函數(shù)來計算損失。

模型訓練

在定義好GraphConv網(wǎng)絡結構之后，我們還需要指定合適的優(yōu)化器、損失函數(shù)，并控制訓練輪數(shù)、批大小與學習率等超參數(shù)。同時也需要記錄大量日志信息，方便后期跟蹤及管理。

# 定義訓練計劃，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))

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

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