摘要

基于PyTorch实现GAT和GCN在Cora，CiteSeer，PubMed三个引文数据集上以半监督学习方式进行节点分类任务，并对节点的嵌入表示进行降维可视化。在PPI数据集（多图）上训练GAT模型，表明GAT模型可用于归纳式学习。

1. 安装需求

1.1 系统环境

环境	版本
系统	Ubuntu 16.04.6 LTS
深度学习框架	PyTorch1.1.0
CUDA	CUDA 10.0.130
几何深度学习库	PyTorch-Geometric 1.2.0
编程语言	Python3.7.3

1.2 依赖库

package	version
matplotlib	3.0.3
numpy	1.16.2
pandas	0.24.2
python	3.7.3
pytorch	1.1.0
scikit-learn	0.21.0
seaborn	0.9.0
texttable	1.6.1
torch-cluster	1.3.0
torch-geometric	1.2.0
torch-scatter	1.2.0
torch-sparse	0.4.0

2. 数据集

planetoid（包含三个引文网络数据集，Cora，CiteSeer，PubMed），PPI（蛋白质相互作用网络数据集）

3. 输出结果

3.1 GCN和GAT在三个引文数据集上的输出

格式	说明
model_name_dataset_name_result.csv	节点预测结果
model_name_dataset_name_embedding.csv	嵌入表示结果
model_name_dataset_name_accs.svg	准确率变化图
model_name_dataset_name_model.pkl	模型
model_name_dataset_name_embedding.svg	嵌入降维可视化

3.2 GAT在PPI数据集上的输出

格式	说明
GAT_PPI_model.pkl	模型
GAT_PPI.svg	训练过程变化图
pred_*.csv	节点预测结果
real_*.csv	节点真实结果
embedding_*.csv	嵌入表示结果

4. 选项

4.1 输入输出路径

参数	类型	说明	默认值
--dataset-folder	string	数据集文件夹	"./input/"
--result-path	string	输出结果文件夹	"./output/"

4.2 GAT模型参数

参数	类型	说明	默认值
GAT	string	GAT模型	-
--dataset-name	string	数据集名称	"Cora"
--number-layers	int	图网络层数	2
--attention-out-channels	int	GAT层输出通道	8
--multi-head	int	GAT多头	8
--dropout	float	Dropout	0.6
--learning-rate	float	学习率	0.005
--weight-decay	float	权重衰减	0.0005
--epochs	int	训练轮数	200
--n-iter	int	t-SNE迭代次数	10000

4.3 GCN模型参数

参数	类型	说明	默认值
GCN	string	GCN模型	-
--dataset-name	string	数据集名称	"Cora"
--number-layers	int	图网络层数	2
--gcn-out-channels	int	图网络层数	64
--learning-rate	float	学习率	0.01
--weight-decay	float	权重衰减	0.0005
--epochs	int	训练轮数	200
--n-iter	int	t-SNE迭代次数	10000

4.4 在PPI数据集上训练GAT参数设置

参数	类型	说明	默认值
GAT_PPI	string	PPI上的GAT模型	-
--dataset-name	string	数据集名称	"PPI"
--number-layers	int	神经网络层数	3
--attention-out-channels	int	GAT层输出通道	256
--multi-head	int	多头注意	4
--learning-rate	float	学习率	0.005
--epochs	int	训练轮数	100

5. 示例

python src/main.py

指定训练100轮

python src/main.py --epochs 100

6. 参考文献

GAT

GCN

7. 代码参考

PyTorch Geometric

CapsGNN