CogDL:基于图的深度学习的研究工具

原创 2021-02-20 22:31  阅读 12 次 评论 0 条

CogDL是由清华大学计算机系知识工程实验室(KEG)开发的基于图的深度学习的研究工具,基于Python语言和PyTorch库。CogDL允许研究人员和开发人员可以轻松地训练和比较基线算法或自定义模型,以进行结点分类,链接预测,图分类,社区发现等基于图结构的任务。 它提供了许多流行模型的实现,包括:非图神经网络算法例如Deepwalk、LINE、Node2vec、NetMF、ProNE、methpath2vec、PTE、graph2vec、DGK等;图神经网络算法例如GCN、GAT、GraphSAGE、FastGCN、GTN、HAN、GIN、DiffPool等。它也提供了一些下游任务,包括结点分类(分为是否具有节点属性),链接预测(分为同构和异构),图分类(分有监督和⽆监督)以及为这些任务构建各种算法效果的排行榜。

CogDL的整体框架如上图所示,针对不同的任务,CogDL支持以下模型:

1.安装方法

PyTorch安装好之后,cogdl能够直接通过pip来安装:

pip install cogdl

2.使用说明

https://github.com/THUDM/cogdl/blob/master/README_CN.md

项目页面:http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/cogdl

GitHub 链接:https://github.com/THUDM/cogdl

中文介绍:https://github.com/THUDM/cogdl/blob/master/README_CN.md

智源链接:http://open.baai.ac.cn/cogdl-toolkit

网站(中文):http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/cogdl/cn/

文档:https://cogdl.readthedocs.io/

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