PyTorch+PyG实现图神经网络经典模型目录-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PyTorch+PyG实现图神经网络经典模型目录。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。

pyg 提供的现有模型,图神经网络,pytorch,神经网络,python,人工智能,深度学习

前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。

正在更新中~ ✨

pyg 提供的现有模型,图神经网络,pytorch,神经网络,python,人工智能,深度学习

🚨 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

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对于本专栏的网络模型，分别使用了三种实现方式 PyG框架实现、PyTorch实现、Message Passing消息传递机制实现，小伙伴可以按照自己的能力以及需求学习不同的实现方式。

注意 🚨：本目录中已存在的链接博文已全部写好，例如 ~~+ （一）：节点分类~~ 这类带有删除线的文章表示正在更新中，如果写完会去掉删除线，点击出现404表示文章还没有发布，后续根据情况陆续发布。

🌈『目录』

📢 PyG算子、数据集介绍

（一）：PyG内置常见图数据集一览表
（二）：PyG图神经网络算子一览表

📢 图神经网络常见任务与应用场景

（一）：节点分类（PyG基于GCN实现Cora节点分类任务）
（二）：图分类（PyG基于GCN实现MUTAG图分类任务）
~~+ （三）：链路预测~~
~~+ （四）：异常检测~~
~~+ （五）：社区检测~~

📢 图嵌入学习（Graph Embedding）

（一）：DeepWalk（PyG基于DeepWalk实现节点分类及其可视化）
（二）：Node2Vec（PyG基于Node2Vec实现节点分类及其可视化）
（三）：MetaPath2Vec（PyG基于MetaPath2Vec实现节点分类及其可视化）
~~+ （三）：LINE~~

📢 图池化（Graph Pooling）

（一）：EdgePool（Pytorch+PyG实现EdgePool实现图分类）
（二）：TopKPool（Pytorch+PyG实现TopKPool实现图分类）
（三）：SAGPool（Pytorch+PyG实现SAGPool实现图分类）
（四）：ASAPool（Pytorch+PyG实现ASAPool实现图分类）

📢 MLP

（一）：Pytorch+PyG实现MLP(基于PyG实现)
（二）：Pytorch实现MLP(基于PyTorch实现)

📢 GCN

（一）：Pytorch+PyG实现GCN(基于PyG实现)
（二）：Pytorch实现GCN(基于PyTorch实现)
（三）：Pytorch实现GCN(基于Message Passing消息传递机制实现)

📢 GAT

（一）：Pytorch+PyG实现GAT(基于PyG实现)
（二）：Pytorch实现GAT(基于PyTorch实现)
（三）：Pytorch实现GAT(基于Message Passing消息传递机制实现)

📢 GIN

（一）：Pytorch+PyG实现GIN(基于PyG实现)
（二）：Pytorch实现GIN(基于PyTorch实现)
（三）：Pytorch实现GIN(基于Message Passing消息传递机制实现)

📢 GraphSAGE

（一）：Pytorch+PyG实现GraphSAGE(基于PyG实现)
（二）：Pytorch实现GraphSAGE(基于PyTorch实现)
（三）：Pytorch实现GraphSAGE(基于Message Passing消息传递机制实现)

📢 EdgeCNN

（一）：Pytorch+PyG实现EdgeCNN(基于PyG实现)
（二）：Pytorch实现EdgeCNN(基于PyTorch实现)
（三）：Pytorch实现EdgeCNN(基于Message Passing消息传递机制实现)

📢 GraphConv

（一）：Pytorch+PyG实现GraphConv(基于PyG实现)
（二）：Pytorch实现GraphConv(基于PyTorch实现)
（三）：Pytorch实现GraphConv(基于Message Passing消息传递机制实现)

注意🚨：所有文章使用的图数据是经典的 Cora 数据集，定义的训练轮数（200轮）以及损失函数优化器都是一致的，由于图网络很容易过拟合导致训练集的分类精度达到 99.9%，所以下表中显示的数据都是基于测试集的。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-780571.html