前言

大家好    
    
    
 ，我是阿光  
    
    
    
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本专栏整理了《图神经网络代码实战》   


     


     


     ，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现）



 




 




 




，理论与实践相结合   

   

   

，如GCN    
    
    
 、GAT   


     


     


     、GraphSAGE等经典图网络    

     

     

     ，每一个代码实例都附带有完整的代码

     


     


     


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正在更新中~ ✨

🚨 我的项目环境：

平台：Windows10 语言环境：python3.7 编译器：PyCharm PyTorch版本：1.11.0 PyG版本：2.1.0

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、C++代码实现完整版大全🐯

对于本专栏的网络模型




  




  




  



，分别使用了三种实现方式 PyG框架实现   

   

   

、PyTorch实现    

     

     

     、Message Passing消息传递机制实现  


  


  


，小伙伴可以按照自己的能力以及需求学习不同的实现方式 




 




 




 。

注意 🚨：本目录中已存在的链接博文已全部写好     
     
     
    ，例如 + （一）：节点分类 这类带有删除线的文章表示正在更新中




   




   




   


，如果写完会去掉删除线
 



 



 



，点击出现404表示文章还没有发布                  ，后续根据情况陆续发布  

   

   

   

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🌈『目录』

📢 PyG算子




  




  




  



、数据集介绍

（一）：PyG内置常见图数据集一览表 （二）：PyG图神经网络算子一览表

📢 图神经网络常见任务与应用场景

（一）：节点分类（PyG基于GCN实现Cora节点分类任务） （二）：图分类（PyG基于GCN实现MUTAG图分类任务）

+ （三）：链路预测

+ （四）：异常检测

+ （五）：社区检测

📢 图嵌入学习（Graph Embedding）

（一）：DeepWalk（PyG基于DeepWalk实现节点分类及其可视化） （二）：Node2Vec（PyG基于Node2Vec实现节点分类及其可视化） （三）：MetaPath2Vec（PyG基于MetaPath2Vec实现节点分类及其可视化）

+ （三）：LINE

📢 图池化（Graph Pooling）

（一）：EdgePool（Pytorch+PyG实现EdgePool实现图分类） （二）：TopKPool（Pytorch+PyG实现TopKPool实现图分类） （三）：SAGPool（Pytorch+PyG实现SAGPool实现图分类） （四）：ASAPool（Pytorch+PyG实现ASAPool实现图分类）

📢 MLP

（一）：Pytorch+PyG实现MLP(基于PyG实现) （二）：Pytorch实现MLP(基于PyTorch实现)

📢 GCN

（一）：Pytorch+PyG实现GCN(基于PyG实现) （二）：Pytorch实现GCN(基于PyTorch实现) （三）：Pytorch实现GCN(基于Message Passing消息传递机制实现)

📢 GAT

（一）：Pytorch+PyG实现GAT(基于PyG实现) （二）：Pytorch实现GAT(基于PyTorch实现) （三）：Pytorch实现GAT(基于Message Passing消息传递机制实现)

📢 GIN

（一）：Pytorch+PyG实现GIN(基于PyG实现) （二）：Pytorch实现GIN(基于PyTorch实现) （三）：Pytorch实现GIN(基于Message Passing消息传递机制实现)

📢 GraphSAGE

（一）：Pytorch+PyG实现GraphSAGE(基于PyG实现) （二）：Pytorch实现GraphSAGE(基于PyTorch实现) （三）：Pytorch实现GraphSAGE(基于Message Passing消息传递机制实现)

📢 EdgeCNN

（一）：Pytorch+PyG实现EdgeCNN(基于PyG实现) （二）：Pytorch实现EdgeCNN(基于PyTorch实现) （三）：Pytorch实现EdgeCNN(基于Message Passing消息传递机制实现)

📢 GraphConv

（一）：Pytorch+PyG实现GraphConv(基于PyG实现) （二）：Pytorch实现GraphConv(基于PyTorch实现) （三）：Pytorch实现GraphConv(基于Message Passing消息传递机制实现)

注意🚨：所有文章使用的图数据是经典的 Cora 数据集 




    




    




    

，定义的训练轮数（200轮）以及损失函数优化器都是一致的
















，由于图网络很容易过拟合导致训练集的分类精度达到 99.9%                 ，所以下表中显示的数据都是基于测试集的

     

     

     

。

Accuracy Loss MLP 0.1800 1.9587 GCN 0.7200 1.3561 GAT 0.7810 1.0362 GIN 0.7650 0.9645 GraphSAGE 0.7060 1.2712 EdgeCNN 0.3790 1.7529 GraphConv 0.6030 1.2378