为什么resnet的输入是一定的？ 因为resnet最后有一个全连接层。正是因为这个全连接层导致了输入的图像的大小必须是固定的。 输入为固定的大小有什么局限性？...原始的resnet在imagenet数据集上都会将图像缩放成224×224的大小，但这么做会有一些局限性： （1）当目标对象占据图像中的位置很小时，对图像进行缩放将导致图像中的对象进一步缩小，图像可能不会正确被分类...图像大小为：(387, 1024, 3)。而且目标对象骆驼是位于图像的右下角的。 我们就以这张图片看一下是怎么使用的。...用opencv读取的图片的格式为BGR，我们需要将其转换为pytorch的格式：RGB。...看一下avgpool和last_conv的输出的维度： 我们使用torchsummary库来进行每一层输出的查看： device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available
ApplyEdge函数定义每个边上的计算，以edge和W作为输入，其中edge是指边数据，W包含图神经网络模型的可学习参数。...在以边为中心的数据路模型基础上，EnGN集成了一个神经图处理单元(NGPU)，能够在统一的体系结构中执行特征提取，聚合和更新操作。...Roc还将GPU内存管理形式化为成本最小化问题：给定输入图，图神经网络结构和GPU设备，找到张量子集以缓存在GPU内存中，最大程度地减少CPU和GPU之间的数据传输。...PSGraph通过参数服务器为Spark提供支持，以有效地训练数十亿规模的图数据，并将PyTorch集成到Spark中来实现神经网络的训练。 PSGraph由参数服务器、计算引擎和主节点构成。...EnGN提供一种以边为中心的处理模型，将图神经网络的计算抽象为特征提取，聚合和更新3个阶段。
研究的第二部分的结果表明，在CN和ASD中，大脑区域集体共同波动的峰值振幅的大小(估计为边时间序列的平方根(RSS)是相似的。然而，相对于CN, ASD中RSS信号的波谷到波谷持续时间更长。...然后，我们对完整的时变边权值集进行向量化，并通过线性插值重新采样以确保ETS和sw-tvFC估计包含相同数量的时间点，然后我们通过时间矩阵对整个边进行向量化，并计算方法之间的相似性(图2(a))。...相反，更长的窗口提供更准确的连接权重估计，但以时间特异性为代价。为了验证这一点，我们系统地改变了窗口的持续时间，并发现，对于非常短的窗口，所有帧的连接权重直方图都是高度双峰的(图2(b))。...我们的研究结果表明，网络内边，即连接属于同一大脑系统的节点的边，在CN组有更大幅值(图5(b) (e))。本节给出的结果是使用所有扫描中所有受试者的数据汇总而成的。...该方法将FC分解为其精确的帧贡献，在每个时间点生成节点对之间的共波动幅度的估计值，从而避免了滑动窗口的需要。
图神经网络是近来发展较快的机器学习分支领域。通过将非结构数据转换为结构化的节点和边的图，然后采用图神经网络进行学习，往往能够取得更好的效果。 然而，图神经网络发展到现在，尚无一个公认的基准测试数据集。...首个统一的图神经网络开放基准 在演讲中，Jure Leskovec 表示，目前常用的节点分类数据集也有 2k～3k 个节点，4k 到 5k 条边，这实在是太小了。...根据官网提供的资料，OGB 的数据按照任务要求分为以下几类： 节点预测； 连接预测（边）预测； 图预测； 以下为每个任务中包含的数据集： 节点预测 odbn-proteins：蛋白质数据集，有着蛋白质之间的关联网络...DGL：https://github.com/dmlc/dgl PyG：https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric 现在以节点预测为例，OGB 同时支持 PYG...) print(evaluator.expected_input_format) print(evaluator.expected_output_format) 这里，用户可以了解到针对这一数据集的输入和输出的特定格式
Lenssen 来自德国多特蒙德工业大学，他们通过实验证明了该库已实现方法在图分类、点云分类、半监督节点分类等任务上的性能。此外，PyG 速度奇快，大大超过其它深度图神经网络库，如 DGL。...PyG 用节点特征矩阵 X ∈ ℝ^(N×F) 和稀疏邻接元组（I,E）来表示图 G = (X, (I, E))，其中 I ∈ ℕ^(2×E) 以坐标（COO）格式编码边索引，E ∈ ℝ^(E×D)（可选地...实践中，r 和 ? 的逐元素计算可以通过收集和散射节点特征、利用广播来实现，如图1所示。尽管该方案处理的是不规则结构化输入，但它依然可以通过GPU实现大幅加速。 ? 图 1：GNN 层计算方法。...PyG提供多种readout函数（如global add、mean 或 max pooling），从而支持图级别输出，而非节点级别输出。...在 DGL 的下一个版本（0.2）中，我们将报告新的模型训练速度数据，并提供基准测试脚本。我们还将提供定制内核支持以加速 GAT，敬请期待！」 ?
对于图神经网络来说，最常见和被广泛使用的任务之一就是节点分类。 图数据中的训练、验证和测试集中的每个节点都具有从一组预定义的类别中分配的一个类别，即正确的标注。...概述 为了对节点进行分类，图神经网络执行了 guide_cn-message-passing 中介绍的消息传递机制，利用节点自身的特征和其邻节点及边的特征来计算节点的隐藏表示。...对于图上的深度学习模型，通常需要一个多层的图神经网络，并在这个网络中要进行多轮的信息传递。 可以通过堆叠图卷积模块来实现这种网络架构，具体如下所示。...全图(使用所有的节点和边的特征)上的训练只需要使用上面定义的模型进行前向传播计算，并通过在训练节点上比较预测和真实标签来计算损失，从而完成后向传播。...节点特征和标签存储在其图上，训练、验证和测试的分割也以布尔掩码的形式存储在图上。
图神经网络是最近 AI 领域最热门的方向之一，很多图神经网络框架如 graph_nets 和 DGL已经上线。但看起来这些工具还有很多可以改进的空间。...Lenssen 来自德国多特蒙德工业大学，他们通过实验证明了该库已实现方法在图分类、点云分类、半监督节点分类等任务上的性能。此外，PyG 速度奇快，大大超过其它深度图神经网络库，如 DGL。...实践中，r 和 ? 的逐元素计算可以通过收集和散射节点特征、利用广播来实现，如图1所示。尽管该方案处理的是不规则结构化输入，但它依然可以通过GPU实现大幅加速。 ? 图 1：GNN 层计算方法。...PyG提供多种readout函数（如global add、mean 或 max pooling），从而支持图级别输出，而非节点级别输出。...在 DGL 的下一个版本（0.2）中，我们将报告新的模型训练速度数据，并提供基准测试脚本。我们还将提供定制内核支持以加速 GAT，敬请期待！」
假设x经过神经网络层处理之后，输出的结果为H(x)，则结构中的残差网络输出的结果为Y(x)= H(x)+x。...在2015年的ILSVRC（大规模视觉识别挑战赛）中ResNet模型以成绩为：79.26%的Top-1准确率和94.75%的Top-5准确率，取得了当年比赛的第一名。...在图中，x是该残差块输入，H(x)是期望输出。identity表示恒等映射，即输入是x，输出也是x。F(x)表示期望输出H(x)与输入x的残差，即F(x) =H(x) -x。...则也可以搭建出带有残差结构的图神经网络。在这种神经网络中残差结构同样有效，可以使图神经网络模型的层数达到很深。而它的性能更由于对图卷积或是图注意力卷积层进行简单堆叠的图神经网络模型。...具体细节如下： 损失函数：torch.nn.CrossEntropyLoss() 优化器：torch.optim.Adam 学习率：lr=0.005 将前面准备好的图对象g和节点特征features传入模型中
在过去的几个版本的更新中，DGL主要注重框架的易用性，比如怎样设计一系列灵活易用的接口，如何便于大家实现各式各样的图神经网络（GNN）模型，以及怎样和主流深度学习框架（如PyTorch，MXNet等）集成...比起PyG等其他框架，DGL不但训练更快，而且能够在巨大的图上（5亿节点，250亿边）训练图神经网络。...作为输入，生成边上的消息（黄色方框）。在每个节点上，用户定义的累和函数将消息累和，然后调用另一个用户定义的更新函数 ? 更新节点的特征。 ?...以 GraphSage 论文中的 Reddit 数据集（23.2万节点，1.14亿边）为例，如果我们用上述代码训练GCN，点上的特征会被拷贝成边上的信息，这会导致内存使用量骤增500倍。...实验表明，DGL可以支持到5亿节点250亿边的图。 ? 接下来期待什么 DGL团队正在积极开发其设计路线图上的功能特性。
Backend 4 图 4 1.1 关于图的一些基本定义 4 1.2 图、节点和边 5 1.3 节点和边特征 6 1.4 从外部来源创建图 7 ---1.4.1 从外部库创建 7 ---1.4.2 从磁盘创建...18 2.5 在消息传递中使用边权重 18 2.6 在异构图中的消息传递 18 建立GNN模块 19 3.1 DGL中NN Module的构造函数 19 3.2 GDL中NN Module前向函数 20...48 ---5.4.4 编写神经网络模型 48 ---5.4.5 训练循环 49 ---5.4.6 异构图 50 大图的随机训练 51 6.1 通过邻域采样训练GNN以进行节点分类 52 ---6.1.1...定义邻域采样器和数据加载器 52 ---6.1.2 为minibatch训练调整你的模型 53 ---6.1.3 训练循环 53 ---6.1.4 对于异构图 54 6.2 训练利用邻域采样进行边分类的...GNN 55 ---6.2.1 定义邻域采样器和数据加载器 55 ---6.2.2 从原始图中移除minibatch中的边以进行邻域采样 56 ---6.2.3 调整模型以进行minibatch训练 56
GCN与SGC的处理关系见下图。 图1-1 GCN与SGC的结构 SGC之所以可以设计成这种结构，主要源于其固定的卷积核（图节点间的关系），在神经网络中，卷积核的权重是需要通过训练得到的。...在DGL库中，SGC的使用方法与注意力图卷积层GATConv非常相似，输入参数同样是样本特征和加入自环后的邻接矩阵图。 2.1....（3）在每一次循环内，按照图的传播方式对每个节点除以该节点的边数，得到特征平均值。 （4）对k次特征计算之后的结果做全连接处理，输出分类结果。 2.2....graph中每个节点的被连接边数来作为该节点的度。...如果_cached为True，则在多层SGConv中，只对初始的特征做一次基于图节点关系的特征抽取。剩下的计算与深度学习中的全连接网络完全一致。
图神经网络的计算模式大致相似，节点的Embedding需要汇聚其邻接节点Embedding以更新，从线性代数的角度来看，这就是邻接矩阵和特征矩阵相乘。...而图神经网络框架DGL也采用了这样的思路。 从本篇博文开始，我们使用DGL做一个系统的介绍，我们主要关注他的设计，尤其是应对大规模图计算的设计。...下面我们以GCN的算法为例，详细说明消息传递的机制是如何work的。...我们通过向该分类器输入特征大小为 1433 的训练样本，以获得该样本所属的类别编号，类别总共包含 7 类。...DGL编写GCN模型，接下来我们会介绍如何利用DGL实现GraphSAGE中的采样机制，以减少运算规模。
（2）以含有两个输入节点的神经元为例，假设输入节点的名称为x1、x2，分别对应的w为3、2，b的值为1，激活函数activate为y=[0,1][x<0]（相当于根据符号取值：如果小于0则返回1，否则返回...3.隐藏层神经节点的意义 将Z1、Z2节点在直角坐标系中各个区域对应的输出输入到Z3节点中，可以看到Z3节点其实是完成了逻辑门运算中的“与”运算（AND）。如图。 ?...6.2 了解DGL库中的更多数据集 在教程（二）中简单介绍了DGL库，在DGL库提供了15个内置数据集，可以非常方便用来做图神经网络测试。...所以，在使用DGL的数据集时还需要在dgl/data路径下单独查找，以库中实际的代码为准。 7 以谱域的方式介绍图卷积结构 本篇教程之所以将全连接和图卷积神经网络放在一起介绍。...但在图神经网络的实际处理过程中，还是将非欧空间的结构转化成矩阵来实现，如果用矩阵作为桥梁，必然可以找到神经网络与图神经网络之间的联系。 下面以神经网络常见的图像处理任务为例。
随着拥有数十亿节点和边的大型图在学术界和工业界[55]的流行，以分布式方式实现GNN训练是一个重要而富有挑战性的问题。 ...2.1 Graph Neural Networks GNN是一种以图结构数据作为输入的神经网络。输入图包含节点(实体)、边(节点之间的关系)和所有节点的特征。...因此，在P3中，我们使用最简单的划分方案，主张对图及其特征进行独立的划分。 输入图中的节点使用随机散列分区器进行分区，边与它们的传入节点位于同一位置。...P3使用DGL作为图传播引擎进行采样，使用消息传递原语和其他图相关操作进行邻域聚合，使用PyTorch作为神经网络执行运行时。我们以多种方式扩展DGL，以支持P3的基于流水线推拉的分布式GNN训练。...这些系统已经被证明能够扩展到巨大的图，以万亿条边为数量级[15]。然而，这些主要集中在图分析和挖掘，缺乏对GNN训练至关重要的功能的支持，如自动区分和数据流编程。
相较之下，打包图面临两个挑战： 图的边比较稀疏 图的大小、形状各不相同 DGL 提供了名为 dgl.batch 的接口来实现打包一个图批量的功能。其核心思路非常简单。...我们将求和替换成求平均可用来平衡度数不同的节点，在实验中这也带来了模型表现的提升。 此外，在构建数据集时，我们给每个图里所有的节点都加上了和自己的边（自环）。...，输出则是整张图的表示。...在这个示例里，我们对图中所有节点表示取平均以作为图的表示： ? DGL 提供了许多读出函数接口，以上公式可以很方便地用 dgl.mean(g) 完成。最后我们将图的表示输入分类器。...关于 DGL 专栏： DGL 是一款全新的面向图神经网络的开源框架。通过该专栏，我们 DGL 团队希望和大家一起学习图神经网络的最新进展。同时展示 DGL 的灵活性和高效性。
图神经网络的火热使得各大公司纷纷推出其针对图形结构数据的神经网络框架。下面分别介绍四大图神经网络框架。 ? 东邪-Deep Graph Library（DGL） ?...image-20200322212648543 由阿里的蚂蚁金服团队推出的大规模图机器学习系统。在具有六十亿节点、三千亿边的网络中，训练两层GAT耗费14小时，完成整个图的推断需要1.2小时。...同样使用消息传递机制，在GraphFlat组件中，通过聚合K跳邻居的节点信息来生成目标节点的表示。通过邻居聚合，将大规模的图进行分解，每次导入一个或者批量的点来缓解内存的压力。...Auto-batching： 对于单一静态图，DGL 通过分析图结构能够高效地将可以并行的节点分组，然后调用用户自定义函数进行批处理，从而高效并行计算多个节点或者多条边。...规模 DGL提到在内存允许的实例下，单机能跑5亿节点、250亿边的情况。PyG尚未提到其在大型图的实现及其数据效率。
演讲嘉宾 | 马超（亚马逊应用科学家） 整理 | 刘静 与传统基于张量（Tensor）的神经网络相比，图神经网络将图 (Graph) 作为输入，从图结构中学习潜在的知识，该方法在近些年已被证明在许多场景可以取得很好的效果...相比之下，我们做语音、图像这类任务，输入数据都是规整的张量，例如图像中的像素一个个排列下来。但是现实生活中很多数据并不是这样子，比如社交网络。...在社网络中，如果每个用户都被当作一个节点，用户之间的关系被当作节点之间的边，那么整个数据就是一个图，这是没办法用类似于像素这样的欧几里得结构来表示的；还有知识图谱 （Knowledge Graph）这个例子...邻居节点拿到消息之后会进行聚合操作，然后通过一个神经网络的非线性变换，例如 ReLu，并把它的输出可以作为下一次发送消息的输入，然后继续发送给邻居节点，通过这样不断迭代学习最终学会图上的参数表示。...下面这张图展示 DGL 为 message Passing API 提供了不同层级底层的封装。
该单调约束的内容为： （1）假设在生成输出序列过程中，模型是以从左到右的方式处理输入序列的。 （2）当某个输入序列所对应的输出受到关注时，在该输入序列之前出现的其他输入将不能在后面的输出中被关注。...3.2 以空间域方式实现注意力图卷积GATConv DGL库中的注意力图卷积层GATConv借助邻接矩阵的图结构，巧妙的实现了左右注意力按边进行融合，与谱域方式的用掩码从邻接矩阵的拉普拉斯变换中匹配注意力的方式相比...在DGL库中，注意力图卷积层GATConv的输入参数为样本特征和加入自环后的邻接矩阵图。 GATConv类的内部实现步骤如下： （1）对输入的样本特征做全连接处理。...（4）对邻接矩阵图中加和后的边做基于边的SoftMax计算，得到注意力分数 （5）对每个节点的全连接后特征与注意力分数相乘得到最终的图特征。 （6）将（1）结果与（5）结果合并形成残差层。...graph.ndata.update({'ft': feat, 'el': el, 'er': er}) #用图中消息传播的方式，对每个节点的左右注意力按照边结构进行相加，并更新到节点特征中
从最先进模型的学术研究到将 GNN 扩展到工业级应用，DGL 1.0 为所有用户提供全面且易用的解决方案，以更好的利用图机器学习的优势。 DGL 1.0 为不同场景提供的解决方案。...DGL 1.0 采用分层和模块化的设计，以满足各种用户需求。...DGL Sparse：为图机器学习设计的稀疏矩阵库 DGL 1.0 版本中新增了一个名为 DGL Sparse 的库（dgl.sparse），它和 DGL 中的消息传递接口一起，完善了对于全类型的图神经网络模型的支持...一系列研究表明，将图扩散与神经网络相结合是增强模型预测有效且高效的方法。下面的等式描述了其中比较有代表性的模型 APPNP 的核心计算。它可以直接在 DGL Sparse 中实现。...超图神经网络 超图是图的推广，其中边可以连接任意数量的节点（称为超边）。超图在需要捕获高阶关系的场景中特别有用，例如电子商务平台中的共同购买行为，或引文网络中的共同作者等。
但是，如何通过代码来实现建模这些节点连接十分的麻烦。PGL采用与DGL相似的消息传递范式用于作为构建图神经网络的接口。用于只需要简单的编写send还有recv函数就能够轻松的实现一个简单的GCN网络。...模型的性能会随着图规模而变化，在 的实验中，PGL的速度甚至能够能达到DGL的13倍。...， 需要对图网络中的节点类型以及边类型进行区分。...使用PGL实现一个简单的图神经网络模型，用于对图网络中的节点进行二分类。 假设我们有下面的这一张图，其中包含了10个节点以及14条边。...output = gw.recv(msg, recv_func) # 以activation为激活函数的全连接输出层。
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