PyDGN: 一个用于深度图网络实验的Python库

RayRay
PyDGN深度图网络图分类机器学习Python库Github开源项目

PyDGN:深度图网络实验的利器

PyDGN logo

PyDGN(Python for Deep Graph Networks)是一个专为深度图网络(DGNs)研究设计的Python库。它的目标是简化DGN实验流程,提高研究效率和结果的可复现性。作为一个强大而灵活的工具,PyDGN正在被越来越多的研究者采用,成为图机器学习领域不可或缺的助手。

主要特性

PyDGN具有以下几个突出特点:

  1. 自动化的数据管理: PyDGN提供了自动化的数据分割、加载和常见实验设置管理功能,大大简化了数据预处理流程。

  2. 并行模型选择与评估: 支持在CPU或GPU上并行尝试多种不同的模型配置,高效进行模型选择和风险评估。

  3. 灵活的实验配置: 通过YAML配置文件,用户可以轻松定义和调整实验参数,无需修改代码即可进行各种实验。

  4. 多种任务支持: 内置支持监督学习(如节点和图分类)、半监督学习以及链接预测等常见图学习任务。

  5. 良好的扩展性: 基于PyTorch Geometric构建,可以方便地集成最新的图神经网络模型和算法。

快速上手

PyDGN的使用非常简单直观。以下是一个基本的使用流程:

  1. 安装PyDGN:
pip install pydgn
  1. 准备数据集和数据分割:
pydgn-dataset --config-file examples/DATA_CONFIGS/config_NCI1.yml
  1. 训练模型:
pydgn-train --config-file examples/MODEL_CONFIGS/config_SupToyDGN.yml

执行上述命令后,你将看到一个直观的GUI界面,显示实验进度和资源使用情况:

实验GUI

深入应用

PyDGN不仅适用于基础实验,还可以支持更加复杂和前沿的研究。例如:

  • 增量学习: 可以设计实现增量训练的实验方案。
  • 持续学习: 支持图数据的持续学习研究。
  • 时序图学习: 虽然目前主要关注静态图,但PyDGN团队正在计划扩展对时序图学习的支持。

广泛应用

PyDGN已经在多个重要的图学习研究项目中得到应用,包括:

这些项目的成功充分证明了PyDGN在实际研究中的价值和潜力。

开源贡献

PyDGN是一个开源项目,欢迎社区贡献。如果你在使用过程中发现任何问题,可以在GitHub上提交issue。对于有兴趣为项目做出贡献的开发者,可以查看项目的贡献指南

结语

PyDGN为深度图网络研究提供了一个强大而灵活的工具。它不仅简化了实验流程,提高了效率,还促进了研究结果的可复现性。无论你是图学习领域的新手还是经验丰富的研究者,PyDGN都能为你的工作带来巨大价值。随着图学习领域的不断发展,我们期待看到PyDGN在更多创新性研究中发挥重要作用。

如果你的研究工作中使用了PyDGN,请考虑引用以下论文:

@article{pydgn,
  author = {Errica, Federico and Bacciu, Davide and Micheli, Alessio},
  doi = {10.21105/joss.05713},
  journal = {Journal of Open Source Software},
  month = oct,
  number = {90},
  pages = {5713},
  title = {{PyDGN: a Python Library for Flexible and Reproducible Research on Deep Learning for Graphs}},
  url = {https://joss.theoj.org/papers/10.21105/joss.05713},
  volume = {8},
  year = {2023}
}

让我们一起推动图学习研究的进步,用PyDGN探索更多图数据的奥秘!

编辑推荐精选

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。

TRELLIS

TRELLIS

用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示

TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。

ai-agents-for-beginners

ai-agents-for-beginners

10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识

AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

下拉加载更多