文章目录
- 前言
- 一、导入相关库
- 二、加载Cora数据集
- 三、定义GCN网络
- 四、定义模型
- 五、模型训练
- 六、模型验证
- 七、结果
- 完整代码
前言
大家好，我是阿光。
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。
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
💥 项目专栏：【图神经网络代码实战目录】
本文我们将使用Pytorch + Pytorch Geometric来简易实现一个GCN（图卷积网络），让新手可以理解如何PyG来搭建一个简易的图网络实例demo。
一、导入相关库
本项目我们需要结合两个库，一个是Pytorch，因为还需要按照torch的网络搭建模型进行书写，第二个是PyG，因为在torch中并没有关于图网络层的定义，所以需要torch_geometric这个库来定义一些图层。
import torch
import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn
import torch_geometric.nn as pyg_nn
from torch_geometric.datasets import Planetoid
二、加载Cora数据集
本文使用的数据集是比较经典的Cora数据集，它是一个根据科学论文之间相互引用关系而构建的Graph数据集合，论文分为7类，共2708篇。
- Genetic_Algorithms
- Neural_Networks
- Probabilistic_Methods
- Reinforcement_Learning
- Rule_Learning
- Theory
这个数据集是一个用于图节点分类的任务，数据集中只有一张图，这张图中含有2708个节点，10556条边，每个节点的特征维度为1433。
# 1.加载Cora数据集
dataset = Planetoid(root='./data/Cora', name='Cora')
三、定义GCN网络
这里我们就不重点介绍GCN网络了，相信大家能够掌握基本原理，本文我们使用的是PyG定义网络层，在PyG中已经定义好了GCNConv这个层，该层采用的就是GCN机制。
对于GCNConv的常用参数：
- in_channels：每个样本的输入维度，就是每个节点的特征维度
- out_channels：经过注意力机制后映射成的新的维度，就是经过GAT后每个节点的维度长度
- normalize：是否添加自环，并且是否归一化，默认为True
- add_self_loops：为图添加自环，是否考虑自身节点的信息
- bias：训练一个偏置b
# 2.定义GCNConv网络
class GCN(nn.Module):
def __init__(self, num_node_features, num_classes):
super(GCN, self).__init__()
self.conv1 = pyg_nn.GCNConv(num_node_features, 16)
self.conv2 = pyg_nn.GCNConv(16, num_classes)
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return F.log_softmax(x, dim=1)
上面网络我们定义了两个GCNConv层，第一层的参数的输入维度就是初始每个节点的特征维度，输出维度是16。
第二个层的输入维度为16，输出维度为分类个数，因为我们需要对每个节点进行分类，最终加上softmax操作。
四、定义模型
下面就是定义了一些模型需要的参数，像学习率、迭代次数这些超参数，然后是模型的定义以及优化器及损失函数的定义，和pytorch定义网络是一样的。
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 设备
epochs = 10 # 学习轮数
lr = 0.003 # 学习率
num_node_features = dataset.num_node_features # 每个节点的特征数
num_classes = dataset.num_classes # 每个节点的类别数
data = dataset[0].to(device) # Cora的一张图
# 3.定义模型
model = GCN(num_node_features, num_classes).to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 优化器
loss_function = nn.NLLLoss() # 损失函数
五、模型训练
模型训练部分也是和pytorch定义网络一样，因为都是需要经过前向传播、反向传播这些过程，对于损失、精度这些指标可以自己添加。
# 训练模式
model.train()
for epoch in range(epochs):
optimizer.zero_grad()
pred = model(data)
loss = loss_function(pred[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) # 损失
correct_count_train = pred.argmax(axis=1)[data.train_mask].eq(data.y[data.train_mask]).sum().item() # epoch正确分类数目
acc_train = correct_count_train / data.train_mask.sum().item() # epoch训练精度
loss.backward()
optimizer.step()
if epoch % 20 == 0:
print("【EPOCH: 】%s" % str(epoch + 1))
print('训练损失为：{:.4f}'.format(loss.item()), '训练精度为：{:.4f}'.format(acc_train))
print('【Finished Training！】')
六、模型验证
下面就是模型验证阶段，在训练时我们是只使用了训练集，测试的时候我们使用的是测试集，注意这和传统网络测试不太一样，在图像分类一些经典任务中，我们是把数据集分成了两份，分别是训练集、测试集，但是在Cora这个数据集中并没有这样，它区分训练集还是测试集使用的是掩码机制，就是定义了一个和节点长度相同纬度的数组，该数组的每个位置为True或者False，标记着是否使用该节点的数据进行训练。
# 模型验证
model.eval()
pred = model(data)
# 训练集（使用了掩码）
correct_count_train = pred.argmax(axis=1)[data.train_mask].eq(data.y[data.train_mask]).sum().item()
acc_train = correct_count_train / data.train_mask.sum().item()
loss_train = loss_function(pred[data.train_mask], data.y[data.train_mask]).item()
# 测试集
correct_count_test = pred.argmax(axis=1)[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]).sum().item()
acc_test = correct_count_test / data.test_mask.sum().item()
loss_test = loss_function(pred[data.test_mask], data.y[data.test_mask]).item()
print('Train Accuracy: {:.4f}'.format(acc_train), 'Train Loss: {:.4f}'.format(loss_train))
print('Test Accuracy: {:.4f}'.format(acc_test), 'Test Loss: {:.4f}'.format(loss_test))
七、结果
【EPOCH: 】1
训练损失为：1.9594 训练精度为：0.1571
【EPOCH: 】21
训练损失为：1.8681 训练精度为：0.3286
【EPOCH: 】41
训练损失为：1.7647 训练精度为：0.5000
【EPOCH: 】61
训练损失为：1.6587 训练精度为：0.5571
【EPOCH: 】81
训练损失为：1.5258 训练精度为：0.6714
【EPOCH: 】101
训练损失为：1.4334 训练精度为：0.7143
【EPOCH: 】121
训练损失为：1.3361 训练精度为：0.7714
【EPOCH: 】141
训练损失为：1.2310 训练精度为：0.8357
【EPOCH: 】161
训练损失为：1.1443 训练精度为：0.8571
【EPOCH: 】181
训练损失为：1.0962 训练精度为：0.8714
【Finished Training！】
>>>Train Accuracy: 0.9357 Train Loss: 0.9735
>>>Test Accuracy: 0.7200 Test Loss: 1.3561
| 训练集 | 测试集 | |
|---|---|---|
| Accuracy | 0.9357 | 0.7200 |
| Loss | 0.9735 | 1.3561 |
完整代码
import torch
import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn
import torch_geometric.nn as pyg_nn
from torch_geometric.datasets import Planetoid
# 1.加载Cora数据集
dataset = Planetoid(root='./data/Cora', name='Cora')
# 2.定义GCNConv网络
class GCN(nn.Module):
def __init__(self, num_node_features, num_classes):
super(GCN, self).__init__()
self.conv1 = pyg_nn.GCNConv(num_node_features, 16)
self.conv2 = pyg_nn.GCNConv(16, num_classes)
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return F.log_softmax(x, dim=1)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 设备
epochs = 200 # 学习轮数
lr = 0.0003 # 学习率
num_node_features = dataset.num_node_features # 每个节点的特征数
num_classes = dataset.num_classes # 每个节点的类别数
data = dataset[0].to(device) # Cora的一张图
# 3.定义模型
model = GCN(num_node_features, num_classes).to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 优化器
loss_function = nn.NLLLoss() # 损失函数
# 训练模式
model.train()
for epoch in range(epochs):
optimizer.zero_grad()
pred = model(data)
loss = loss_function(pred[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) # 损失
correct_count_train = pred.argmax(axis=1)[data.train_mask].eq(data.y[data.train_mask]).sum().item() # epoch正确分类数目
acc_train = correct_count_train / data.train_mask.sum().item() # epoch训练精度
loss.backward()
optimizer.step()
if epoch % 20 == 0:
print("【EPOCH: 】%s" % str(epoch + 1))
print('训练损失为：{:.4f}'.format(loss.item()), '训练精度为：{:.4f}'.format(acc_train))
print('【Finished Training！】')
# 模型验证
model.eval()
pred = model(data)
# 训练集（使用了掩码）
correct_count_train = pred.argmax(axis=1)[data.train_mask].eq(data.y[data.train_mask]).sum().item()
acc_train = correct_count_train / data.train_mask.sum().item()
loss_train = loss_function(pred[data.train_mask], data.y[data.train_mask]).item()
# 测试集
correct_count_test = pred.argmax(axis=1)[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]).sum().item()
acc_test = correct_count_test / data.test_mask.sum().item()
loss_test = loss_function(pred[data.test_mask], data.y[data.test_mask]).item()
print('Train Accuracy: {:.4f}'.format(acc_train), 'Train Loss: {:.4f}'.format(loss_train))
print('Test Accuracy: {:.4f}'.format(acc_test), 'Test Loss: {:.4f}'.format(loss_test))