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微软开源了一个用TF实现的GNN例程库

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CV君
发布2019-12-30 15:51:12
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发布2019-12-30 15:51:12
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文章被收录于专栏:我爱计算机视觉

2019年接近尾声,许多学术机构盘点本年度AI领域技术关键词总少不了图神经网络(GNN),业界渐成共识:CNN处理图像视频等矩阵数据、RNN处理序列数据,GNN处理图结构数据。

之前跟大家分享过:

一文带你入门目前大热的图神经网络

58页PPT揭示图神经网络研究最新进展

都是比较新的GNN学习资料,感兴趣的朋友不妨学习。

今天在Github上看到微软开源了一个 TensorFlow 实现的图神经网络例程代码库,应该是相对高质量的。

代码地址:

https://github.com/microsoft/tf-gnn-samples

开源这份代码的是微软剑桥 Deep Program Understanding 组开源的,实现了一系列特征线性调和的图神经网络(GNN-FiLM: Graph Neural Networks with Feature-wise Linear Modulation,2019),包含GNN的网络架构:

  • Gated Graph Neural Networks (GGNN) (Li et al., 2015).
  • Relational Graph Convolutional Networks (RGCN) (Schlichtkrull et al., 2016).
  • Relational Graph Attention Networks (RGAT) (Veličković et al., 2018).
  • Relational Graph Isomorphism Networks (RGIN) (Xu et al., 2019) .
  • Graph Neural Network with Edge MLPs (GNN-Edge-MLP)
  • Relational Graph Dynamic Convolution Networks (RGDCN)
  • Graph Neural Networks with Feature-wise Linear Modulation (GNN-FiLM)

训练和测试都仅需要一行命令,比如:

代码语言:javascript
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python train.py RGCN PPI
代码语言:javascript
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python test.py trained_models/PPI_RGCN_2019-06-26-14-33-58_17208_best_model.pickle

当前一些GNN实现的任务例子:

Citation networks

代码语言:javascript
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python train.py MODEL Cora (or Pubmed or Citeseer instead of Cora)

PPI

代码语言:javascript
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python train.py MODEL PPI
python run_ppi_benchs.py ppi_results/

QM9

代码语言:javascript
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python train.py MODEL QM9
python run_qm9_benchs.py qm9_results/

VarMisuse

代码语言:javascript
复制
python train.py MODEL VarMisuse
python run_varmisuse_benchs.py varmisuse_results/

目前该库已有200+ 星,欢迎大家参考。

代码地址:

https://github.com/microsoft/tf-gnn-samples

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-12-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

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