Pytorch Geometric(PyG)入门
PyG (PyTorch Geometric) 是建立在 PyTorch 基础上的一个库,用于轻松编写和训练图形神经网络 (GNN),适用于与结构化数据相关的各种应用。官方文档
Install PyG
PyG适用于python3.8-3.12
一般使用场景:pip install torch_geometric
或conda install pyg -c pyg
Get Started
PyG 具有以下主要功能:
- Data Handling of Graphs
- Common Benchmark Datasets
- Mini-batches
- Data Transforms
- Learning Methods on Graphs
- Exercises
Data Handling of Graphs
PyG 中的单个图由 torch_geometric.data.Data 的一个实例描述,默认情况下该实例拥有以下属性:
- data.x: Node feature matrix with shape [num_nodes, num_node_features]
- data.edge_index: Graph connectivity in COO format with shape [2, num_edges] and type torch.long
- data.edge_attr: Edge feature matrix with shape [num_edges, num_edge_features]
- data.y: Target to train against (may have arbitrary shape), e.g., node-level targets of shape [num_nodes, *] or graph-level targets of shape [1, *]
- data.pos: Node position matrix with shape [num_nodes, num_dimensions]
Colab Notebooks and Video Tutorials
官方文档
Pytroch Geometric Tutorials
Tutorials 1
理解一个节点出发的计算图,理解多次计算图后可能节点信息就包含整个图数据信息了,反而没有用。
对应whl地址
安装torch版本对应的pyg,如下所示:
import os
import torch
os.environ['TORCH'] = torch.__version__
print(torch.__version__)!pip install -q torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH}.html
!pip install -q torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH}.html
!pip install -q git+https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric.git
可视化网络的函数实现
# 可视化函数
%matplotlib inline
import torch
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt# visualization function for NX graph or Pytorch tensor
def visualize(h, color, epoch=None, loss=None):plt.figure(figsize=(7,7))plt.xticks([])plt.yticks([])if torch.is_tensor(h):# 可视化神经网络运行中间结果h = h.detach().cpu().numpy()plt.scatter(h[:, 0], h[:, 1], s=140, c=color, cmap="Set2")if epoch is not None and loss is not None:plt.xlabel(f'Epoch:{epoch}, Loss:{loss.item():.4f}', fontsize=16)else:nx.draw_networkx(G, pos=nx.spring_layout(G, seed=42), with_labels=False, node_color=color, cmap="Set2")plt.show()
例如:
from torch_geometric.utils import to_networkxG = to_networkx(data, to_undirected=True)
visualize(G, color=data.y)
如图所示:
参考:
PyTorch Geometric (PyG) 入门教程
相关文章:

Pytorch Geometric(PyG)入门
PyG (PyTorch Geometric) 是建立在 PyTorch 基础上的一个库,用于轻松编写和训练图形神经网络 (GNN),适用于与结构化数据相关的各种应用。官方文档 Install PyG PyG适用于python3.8-3.12 一般使用场景:pip install torch_geometric 或conda …...

大模型KV Cache节省神器MLA学习笔记(包含推理时的矩阵吸收分析)
首先,本文回顾了MHA的计算方式以及KV Cache的原理,然后深入到了DeepSeek V2的MLA的原理介绍,同时对MLA节省的KV Cache比例做了详细的计算解读。接着,带着对原理的理解理清了HuggingFace MLA的全部实现,每行代码都去对应…...

项目中eventbus和rabbitmq配置后,不起作用
如下:配置了baseService层和SupplyDemand层得RabbitMQ和EventBus 但是在执行订阅事件时,发送得消息在base项目中没有执行,后来发现是虚拟机使用得不是一个,即上图中得EventBus下得VirtualHost,修改成一直就可以了...

文库小程序搭建部署:实现资源共享正向反馈
文档库相信大家应该不陌生,日常我们的工作模板、会议模板、求职时的简历模板、教育界的教学模板等来源方式都出自于文档库,随着互联网的发展和工作需求,文档模板开启了新型的知识变现新途径,通过文库小程序,我们不仅能…...

ONLYOFFICE 桌面编辑器8.1---一个高效且强大的办公软件
软件介绍 ONLYOFFICE 桌面编辑器经过不断的更新换代现在迎来了,功能更加强大的ONLYOFFICE 桌面编辑器8.1是一个功能强大的办公套件,专为多平台设计,包括Windows、Linux和macOS。它提供了一套全面的办公工具,包括文档处理、电子表…...

QThread 与QObject::moveToThread利用Qt事件循环在子线程执行多个函数
1. QThread的两种用法 第一种用法就是继承QThread,然后覆写 virtual void run(), 这种用法的缺点是不能利用信号槽机制。 第二种用法就是创建一个线程,创建一个对象,再将对象moveToThread, 这种可以充分利用信号槽机制ÿ…...
6-2 归并排序
6-2 归并排序 分数 10 全屏浏览 切换布局 作者 软件工程DS&A课程组 单位 燕山大学 以下代码采用分而治之算法实现归并排序。请补充函数mergesort()的代码。提示:mergesort()函数可用递归实现,其中参…...

Java NIO(一) 概述
NIO主要用于以少量线程来管理多个网络连接,处理其上的读写等事件。在大量连接情况下,不管是效率还是空间占用都要优于传统的BIO。 Java NIO 由以下几个核心部分组成: Channel Buffer Selector Selector 如果你的应用打开了多个连接&#x…...
JUC线程池最佳实践
参考:Java 线程池最佳实践 | JavaGuide 使用构造函数创建线程池。【使用有界队列,控制线程创建数量】 SpringBoot 中的 Actuator 组件 / ThreadPoolExecutor 的相关 API监控线程池运行状态 是不同的业务使用不同的线程池【父子任务用同一个线程池容易死…...

2024最新版Node.js下载安装及环境配置教程(非常详细)
一、进入官网地址下载安装包 官网:Node.js — Run JavaScript Everywhere 其他版本下载:Node.js — Download Node.js (nodejs.org) 选择对应你系统的Node.js版本 二、安装程序 (1)下载完成后,双击安装包…...

计算机网络5:运输层
概述 进程间基于网络的通信 计算机网络中实际进行通信的真正实体,是位于通信两端主机中的进程。 如何为运行在不同主机上的应用进程提供直接的逻辑通信服务,就是运输层的主要任务。运输层协议又称为端到端协议。 运输层向应用层实体屏蔽了下面网络核心…...

昂科烧录器支持HangShun航顺芯片的32位微控制器HK32F030C8T6
芯片烧录行业领导者-昂科技术近日发布最新的烧录软件更新及新增支持的芯片型号列表,其中HangShun航顺芯片的32位微控制器HK32F030C8T6已经被昂科的通用烧录平台AP8000所支持。 HK32F030C8T6使用ARM Cortex-M0内核,最高工作频率96 MHz,内置最…...

纯css星空动画
让大家实现一个这样的星空动画效果,大家会怎么做? js,不! 其实使用css就能写 我也不藏着掖着,源码直接放下面了 <script setup></script><template><div class"box"><div v-for"i in 5" :key"i" :class"layer…...

使用Apache Flink实现实时数据同步与清洗:MySQL和Oracle到目标MySQL的ETL流程
使用Apache Flink实现实时数据同步与清洗:MySQL和Oracle到目标MySQL的ETL流程 实现数据同步的ETL(抽取、转换、加载)过程通常涉及从源系统(如数据库、消息队列或文件)中抽取数据,进行必要的转换࿰…...

postman教程-22-Newman结合Jenkins执行自动化测试
上一小节我们学习了Postman Newman运行集合生成测试报告的方法,本小节我们讲解一下Postman Newman结合Jenkins执行自动化测试的方法。 在软件开发过程中,持续集成(CI)是一种实践,旨在通过自动化的测试和构建过程来频繁…...
uniapp实现tabBar功能常见的方法
在 UniApp 中实现 Tab 功能通常涉及到使用 <navigator> 组件结合 tabBar 配置,或者通过自定义的视图切换逻辑来实现。以下是两种常见的实现方式: 1. 使用 tabBar 配置 UniApp 支持在 pages.json 文件中配置 tabBar,以在应用的底部或顶…...

智慧在线医疗在线诊疗APP患者端+医生端音视频诊疗并开处方
智慧在线医疗:音视频诊疗新纪元 🌐 智慧医疗新篇章 随着科技的飞速发展,智慧医疗正逐步走进我们的生活。特别是在线医疗,凭借其便捷、高效的特点,已成为许多患者的首选。而其中的“智慧在线医疗患者端医生端音视频诊疗…...
攻防平台搭建与简易渗透工具箱编写
知识点:攻防平台搭建,虚拟机的网络模式详解,安全脚本编写 虚拟机的网络模式: 虚拟机(VM)的网络模式决定了虚拟机与宿主机以及外部网络之间的连接方式。不同的虚拟化平台(如VMware, VirtualBox,…...
SQL EXISTS 关键字的使用与理解
SQL EXISTS 关键字的使用与理解 SQL(Structured Query Language)是一种用于管理关系数据库管理系统(RDBMS)的标准编程语言。在SQL中,EXISTS关键字是一个逻辑运算符,用于检查子查询中是否存在至少一行数据。…...

开源低代码平台,JeecgBoot v3.7.0 里程碑版本发布
项目介绍 JeecgBoot是一款企业级的低代码平台!前后端分离架构 SpringBoot2.x,SpringCloud,Ant Design&Vue3,Mybatis-plus,Shiro,JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领…...

深度学习在微纳光子学中的应用
深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

iOS 26 携众系统重磅更新,但“苹果智能”仍与国行无缘
美国西海岸的夏天,再次被苹果点燃。一年一度的全球开发者大会 WWDC25 如期而至,这不仅是开发者的盛宴,更是全球数亿苹果用户翘首以盼的科技春晚。今年,苹果依旧为我们带来了全家桶式的系统更新,包括 iOS 26、iPadOS 26…...
在rocky linux 9.5上在线安装 docker
前面是指南,后面是日志 sudo dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo sudo dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y docker version sudo systemctl start docker sudo systemctl status docker …...

SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析
这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题(可多选) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘:专注于发现数据中…...
可靠性+灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值
可靠性灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值 在智能楼宇的自动化控制中,电力载波技术(PLC)凭借其独特的优势,正成为构建高效、稳定、灵活系统的核心解决方案。它利用现有电力线路传输数据,无需额外布…...

关于nvm与node.js
1 安装nvm 安装过程中手动修改 nvm的安装路径, 以及修改 通过nvm安装node后正在使用的node的存放目录【这句话可能难以理解,但接着往下看你就了然了】 2 修改nvm中settings.txt文件配置 nvm安装成功后,通常在该文件中会出现以下配置&…...

ServerTrust 并非唯一
NSURLAuthenticationMethodServerTrust 只是 authenticationMethod 的冰山一角 要理解 NSURLAuthenticationMethodServerTrust, 首先要明白它只是 authenticationMethod 的选项之一, 并非唯一 1 先厘清概念 点说明authenticationMethodURLAuthenticationChallenge.protectionS…...

sipsak:SIP瑞士军刀!全参数详细教程!Kali Linux教程!
简介 sipsak 是一个面向会话初始协议 (SIP) 应用程序开发人员和管理员的小型命令行工具。它可以用于对 SIP 应用程序和设备进行一些简单的测试。 sipsak 是一款 SIP 压力和诊断实用程序。它通过 sip-uri 向服务器发送 SIP 请求,并检查收到的响应。它以以下模式之一…...
Redis:现代应用开发的高效内存数据存储利器
一、Redis的起源与发展 Redis最初由意大利程序员Salvatore Sanfilippo在2009年开发,其初衷是为了满足他自己的一个项目需求,即需要一个高性能的键值存储系统来解决传统数据库在高并发场景下的性能瓶颈。随着项目的开源,Redis凭借其简单易用、…...

Windows安装Miniconda
一、下载 https://www.anaconda.com/download/success 二、安装 三、配置镜像源 Anaconda/Miniconda pip 配置清华镜像源_anaconda配置清华源-CSDN博客 四、常用操作命令 Anaconda/Miniconda 基本操作命令_miniconda创建环境命令-CSDN博客...