文件名称：SuperGAT:自我监督图注意力网络（SuperGAT）的正式实施，ICLR 2021
文件大小：98KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 08:39:11
graph-neural-network Python
超级门 自我监督图注意力网络（SuperGAT）的正式实施。 在2021年国际学习表示会议（ICLR）上的“介绍了此模型。 注意 已合并到PyTorch Geometric的主分支中。 此存储库基于torch==1.4.0+cu100和torch-geometric==1.4.3 ，这一点在此时已过时（2021年2月）。 如果您正在使用最新的PyTorch / CUDA / PyG，我们建议您使用PyG。 如果要在此存储库中运行代码，请按照。 安装 # In SuperGAT/ bash install.sh ${CUDA, default is cu100} 如果您在安装PyTorch Geometric时遇到任何问题，请手动安装PyG的依赖项。 使用python 3.7.6和nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04图像对代码进行了测试。
【文件预览】：
SuperGAT-master
----SuperGAT()
--------layer.py(16KB)
--------visualize.py(10KB)
--------main.py(19KB)
--------data_syn.py(7KB)
--------ablation.py(17KB)
--------layer_cgat.py(14KB)
--------model_baseline.py(10KB)
--------data_webkb4univ.py(4KB)
--------utils.py(9KB)
--------analysis.py(41KB)
--------arguments.py(7KB)
--------data_wikics.py(3KB)
--------data_transform.py(973B)
--------data_reddit.py(10KB)
--------data_flickr.py(4KB)
--------data_utils.py(2KB)
--------model.py(8KB)
--------main_ogb.py(14KB)
--------main_sampler.py(15KB)
--------analysis_rpg.py(28KB)
--------analysis_ss.py(8KB)
--------args.yaml(80KB)
--------data_snap.py(14KB)
--------data_saint.py(12KB)
--------data_sampler.py(8KB)
--------data.py(39KB)
----install.sh(491B)
----requirements.txt(860B)
----.gitignore(5KB)
----README.md(5KB)