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。
PyDGN具有以下几个突出特点:
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。
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。
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。
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。
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。
PyDGN的使用非常简单直观。以下是一个基本的使用流程:
pip install pydgn
pydgn-dataset --config-file examples/DATA_CONFIGS/config_NCI1.yml
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:
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:
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。
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。
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!
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