torch_geometric gat 例程

torch_geometric gat 例程
如何使用PyTorch Geometric 中的GAT 模型？
GAT（Graph Attention Network）是一种基于注意力机制（Attention Mechanism）的神经网络模型，旨在用于处理图结构数据。

PyTorch Geometric 是一个用于图深度学习的PyTorch 扩展库，提供了一系列用于处理图结构数据的工具和模型。

在本文中，我们将详细介绍如何使用PyTorch Geometric 中的GAT 模型。

首先，我们需要确保已经安装了PyTorch Geometric 库。

可以通过运行以下命令来安装最新版本：
pip install torch_geometric
接下来，我们将从PyTorch Geometric 中导入GAT 模型和其他所需的库：
python
import torch
import torch_geometric
from torch_geometric.nn import GATConv
完成准备工作后，我们可以开始构建GAT 模型。

首先，我们需要定义一个继承自torch.nn.Module 的自定义模型类：
python
class GATModel(torch.nn.Module):
def __init__(self, in_features, hidden_features, num_classes): super(GATModel, self).__init__()
self.conv1 = GATConv(in_features, hidden_features)
self.conv2 = GATConv(hidden_features, num_classes)
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
x = self.conv1(x, edge_index)
x = torch.relu(x)
x = self.conv2(x, edge_index)
return torch.log_softmax(x, dim=1)
在该自定义模型类中，我们首先在构造函数中定义了两个GATConv 层，分别用于输入特征到隐藏特征的转换和隐藏特征到类别特征的转换。

然后，在前向传播方法中，我们将传入的data 作为输入，并通过两个GATConv 层和激活函数relu 将数据转换为最后的预测结果。

最后，我们使用log_softmax 函数对结果进行归一化，并返回最终的预测结果。

接下来，我们将定义用于训练和评估模型的函数。

这里我们使用的是一个简单的节点分类任务，我们以Cora 数据集为例：
python
from torch_geometric.datasets import Planetoid
def train(model, data, epochs):
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)
model.train()
for epoch in range(epochs):
optimizer.zero_grad()
out = model(data)
loss = torch.nn.functional.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])
loss.backward()
optimizer.step()
if epoch 50 == 0:
print(f'Epoch: {epoch}, Loss: {loss.item()}')
def evaluate(model, data):
model.eval()
_, pred = model(data).max(dim=1)
correct =
pred[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]).sum().item() acc = correct / data.test_mask.sum().item()
print(f'Test Accuracy: {acc}')
在训练函数中，我们首先定义了优化器和损失函数（这里使用的是负对数似然损失函数），然后进行多个训练周期的循环训练过程。

在每个周期内，我们首先将优化器的梯度归零，然后计算模型输出和损失，并进行反向传播更新参数。

定期打印训练过程中的损失值。

在评估函数中，我们首先将模型切换为评估模式，然后计算模型在测试数据上的预测结果，并计算准确率。

现在，我们可以加载Cora 数据集并使用我们定义的函数进行训练和评估：
python
dataset = Planetoid(root='./data', name='Cora')
data = dataset[0]
model = GATModel(in_features=dataset.num_features,
hidden_features=64, num_classes=dataset.num_classes)
train(model, data, epochs=200)
evaluate(model, data)
在此示例中，我们首先加载Cora 数据集，并提取出第一个图（如果数据集包含多个图）。

然后，我们根据数据集的特征数量和类别数量初始化GATModel 类，同时指定隐藏特征的维度为64。

接下来，我们使用train 函数对模型进行训练，将训练好的模型传入evaluate 函数进行评估。

至此，我们已经完成了使用PyTorch Geometric 中的GAT 模型进行图结构数据处理的整个过程。

通过简单的几步操作，我们可以实现一个基于
GAT 的节点分类模型，并将其应用于特定的图数据集。