文件名称：DGN:有向图网络在PyTorch和DGL中的实现
文件大小：1.25MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-21 15:54:27
pytorch graph-machine-learning spectral-methods graph-neural-networks dgl
方向图网络 在PyTorch和DGL中实现方向图网络。 概述 我们在PyTorch和DGL框架中提供了方向图网络（DGN）的实现，以及用于运行实际基准测试的脚本。 该存储库的组织方式如下： models包含： pytorch包含在pytorch中实现的各种GNN模型：聚合器，缩放器，DGN层和定向聚合矩阵（ eigen_agg ）的实现。 dgl包含通过实现的DGN模型：聚合器，缩放器和DGN层。 layers.py包含各种模型使用的常规NN层 realworld_benchmark包含来自和各种脚本，用于下载实际基准并对其进行DGN训练。 在realworld_benchmark/README.md我们提供了运行实验的说明。 参考 @article{beaini2020directional, title={Directional graph networks}, aut
【文件预览】：
DGN-master
----models()
--------pytorch()
--------dgl()
--------layers.py(6KB)
----realworld_benchmark()
--------images()
--------docs()
--------train()
--------environment_gpu.yml(737B)
--------data()
--------nets()
--------main_molecules.py(13KB)
--------main_PCBA.py(13KB)
--------main_superpixels.py(13KB)
--------configs()
--------requirements.txt(518B)
--------main_SBMs_node_classification.py(12KB)
--------README.md(28KB)
--------environment_cpu.yml(718B)
--------main_HIV.py(13KB)
----.gitignore(55B)
----README.md(1KB)