图神经网络：(节点分类)在Cora数据集上动手实现图神经网络-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了图神经网络：(节点分类)在Cora数据集上动手实现图神经网络。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

文章说明：
1)参考资料：PYG的文档。文档超链。
2)博主水平不高，如有错误，还望批评指正。
3)我在百度网盘上传这篇文章的jupyter notebook以及有关文献。提取码8488。

代码实操1：GCN的复杂实现

导入绘图的库，定义绘图函数。

from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt

def visualize(h,color):
    z=TSNE(n_components=2).fit_transform(h.detach().cpu().numpy())
    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.scatter(z[:,0],z[:,1],s=70,c=color,cmap="Set2")
    plt.show()

目前，我并不知道TSNE降维理论。所以，暂时把它当作一种降维技术应该够了。
导入依赖，导入数据，导入依赖。

from torch_geometric.transforms import NormalizeFeatures
from torch_geometric.datasets import Planetoid

dataset=Planetoid(root='C:/Users/19216/Desktop/project/Project1/Node_Classification2/Planetoid',name='Cora',transform=NormalizeFeatures())
data=dataset[0]
#确定具体的图

Cora数据集简单说明：特征矩阵的 $s ha p e$ 为 $\times M$ ， $N$ 表示为论文数量， $M$ 表示为特征维度，对于每维，如果单词在论文中，就是1反之就是0。邻接矩阵的 $s ha p e$ 为 $\times N$ ， $N$ 表示为论文数量，论文之间存在引用，那么就会有一条边。

import torch.nn.functional as F
from torch.nn import Linear
import torch

搭建一个多层的感知机，训练模型并且得到结果。

class MLP(torch.nn.Module):

    def __init__(self,hidden_channels):
        super().__init__()
        self.lin1=Linear(dataset.num_features,hidden_channels)
        self.lin2=Linear(hidden_channels,dataset.num_classes)

    def forward(self,x):
        x=self.lin1(x)
        x=x.relu()
        x=F.dropout(x,p=0.5,training=self.training)
        x=self.lin2(x)
        x=x.relu()
        x=F.dropout(x,p=0.5,training=self.training)
        return x

model=MLP(hidden_channels=16)
print(model)
#输出：
#MLP(
#  (lin1): Linear(in_features=1433, out_features=16, bias=True)
#  (lin2): Linear(in_features=16, out_features=7, bias=True)
#)

model=MLP(hidden_channels=16)
criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01,weight_decay=5e-4)

def train():
      model.train()
      optimizer.zero_grad()
      out=model(data.x)
      loss=criterion(out[data.train_mask],data.y[data.train_mask])
      loss.backward()
      optimizer.step()
      return loss

def test():
      model.eval()
      out=model(data.x)
      pred=out.argmax(dim=1)
      test_correct=pred[data.test_mask]==data.y[data.test_mask]
      test_acc=int(test_correct.sum())/int(data.test_mask.sum())
      return test_acc

for epoch in range(1,201):
    loss=train()
    print(f'Epoch: {epoch:03d}, Loss: {loss:.4f}')
#这里就不展示输出

test_acc=test()
print(f'Test Accuracy: {test_acc:.4f}')
#Test Accuracy: 0.5130

导入依赖，搭建模型

from torch_geometric.nn import GCNConv

class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self,hidden_channels):
        super().__init__()
        self.conv1=GCNConv(dataset.num_features,hidden_channels)
        self.conv2=GCNConv(hidden_channels,dataset.num_classes)
    def forward(self,x,edge_index):
        x=self.conv1(x,edge_index)
        x=x.relu()
        x=F.dropout(x,p=0.5,training=self.training)
        x=self.conv2(x,edge_index)
        return x
model=GCN(hidden_channels=16)
print(model)
#输出：
#GCN(
#  (conv1): GCNConv(1433, 16)
#  (conv2): GCNConv(16, 7)
#)

可视化图嵌入(只有正向传播)
我是记着写这篇文章在4月。7月重新跑了一下，代码抛出一些错误，但是不会影响运行。第一次跑的时候没错误，真实奇怪，应该是安装了杂七杂八的库破环运行环境。

model=GCN(hidden_channels=16)
model.eval()
out=model(data.x,data.edge_index)
visualize(out,color=data.y)

图神经网络：(节点分类)在Cora数据集上动手实现图神经网络

进行训练得出结果

model=GCN(hidden_channels=16)
optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01,weight_decay=5e-4)
criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()

def train():
      model.train()
      optimizer.zero_grad()
      out=model(data.x, data.edge_index)
      loss=criterion(out[data.train_mask],data.y[data.train_mask])
      loss.backward()
      optimizer.step()
      return loss

def test():
      model.eval()
      out=model(data.x,data.edge_index)
      pred=out.argmax(dim=1)
      test_correct=pred[data.test_mask]==data.y[data.test_mask]
      test_acc=int(test_correct.sum())/int(data.test_mask.sum())
      return test_acc


for epoch in range(1,101):
    loss=train()
    print(f'Epoch: {epoch:03d}, Loss: {loss:.4f}')
#这里就不展示输出

test_acc=test()
print(f'Test Accuracy: {test_acc:.4f}')
#输出：Test Accuracy: 0.8170

可视化图嵌入(训练过后)
图神经网络：(节点分类)在Cora数据集上动手实现图神经网络

代码实操2：GCN的简单实现

这是PYG官方文档的代码，就以难度而言其实就是少了可视化的东西。构建GCN的框架不同，使用损失函数不同。

from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.nn import GCNConv
import torch.nn.functional as F
import torch
class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1=GCNConv(dataset.num_node_features,16)
        self.conv2=GCNConv(16,dataset.num_classes)
    def forward(self,data):
        x,edge_index=data.x,data.edge_index
        x=self.conv1(x,edge_index)
        x=F.relu(x)
        x=F.dropout(x,training=self.training)
        x=self.conv2(x,edge_index)
        return F.log_softmax(x,dim=1)
dataset=Planetoid(root='C:/Users/19216/Desktop/project/Project1/Node_Classification2/Planetoid',name='Cora')
device=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model=GCN().to(device)
data=dataset[0].to(device)
optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01,weight_decay=5e-4)
model.train()
for epoch in range(200):
    optimizer.zero_grad()
    out=model(data)
    loss=F.nll_loss(out[data.train_mask],data.y[data.train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()
model.eval()
pred=model(data).argmax(dim=1)
correct=(pred[data.test_mask]==data.y[data.test_mask]).sum()
acc=int(correct)/int(data.test_mask.sum())
print(f'Accuracy: {acc:.4f}')
#输出：Accuracy: 0.8090

代码实操3：GAT的简单实现

这里操作同上，代码略有不同。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-453885.html

from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.nn import GATConv
import torch.nn.functional as F
import torch
class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1=GATConv(dataset.num_node_features,16)
        self.conv2=GATConv(16,dataset.num_classes)
    def forward(self,data):
        x,edge_index=data.x,data.edge_index
        x=F.dropout(x,p=0.6,training=self.training)
        x=self.conv1(x,edge_index)
        x=F.relu(x)
        x=F.dropout(x,p=0.6,training=self.training)
        x=self.conv2(x,edge_index)
        return x
dataset=Planetoid(root='C:/Users/19216/Desktop/project/Project1/Node_Classification2/Planetoid',name='Cora')
device=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu');model=GCN().to(device);data=dataset[0].to(device)
optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.05,weight_decay=5e-4);criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()
model.train()
for epoch in range(200):
    optimizer.zero_grad()
    out=model(data)
    loss=criterion(out[data.train_mask],data.y[data.train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()
model.eval()
pred=model(data).argmax(dim=1);correct=(pred[data.test_mask]==data.y[data.test_mask]).sum();acc=int(correct)/int(data.test_mask.sum())
print(f'Accuracy: {acc:.4f}')
#输出：Accuracy: 0.7980