文件名称：CPF:WWW2021纸的官方代码
文件大小：27.13MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-27 02:37:47
knowledge-distillation graph-neural-networks Python
公积金 WWW2021论文的官方代码：提取图神经网络的知识并超越它：一个有效的知识提炼框架 入门 要求 Python版本> = 3.6 PyTorch版本> = 1.7.1 DGL Optuna（可选） 用法 快速开始 使用python train_dgl.py --dataset=XXX --teacher=XXX来运行教师模型。 使用python spawn_worker.py --dataset=XXX --teacher=XXX来运行学生模型，我们提供了论文中所报告的超参数设置，以及用于超参数搜索的AutoML版本。 （我们的代码支持Optuna来搜索最佳超参数以进行知识--automl 。您可以使用--automl运行Optuna代码。） 添加自己的数据集 您可以将自己的数据集添加到文件夹data ，其格式应符合DGL的要求。 添加自己的模型 您可以通过将自己的老师或学生
【文件预览】：
CPF-master
----utils()
--------__init__.py(0B)
--------metrics.py(1KB)
--------logger.py(1KB)
----models()
--------GCN.py(3KB)
--------GAT.py(10KB)
--------utils.py(857B)
--------MLP.py(2KB)
--------GCNII.py(3KB)
--------MoNet.py(2KB)
--------train.conf.yaml(3KB)
--------GraphSAGE.py(1007B)
--------PLP.py(11KB)
--------APPNP.py(1KB)
----distill_dgl.py(12KB)
----train_dgl.py(12KB)
----requirements.txt(190B)
----README.md(2KB)
----spawn_worker.py(21KB)
----data()
--------dataset.conf.yaml(284B)
--------io_dataset.py(9KB)
--------npz()
--------get_cascades.py(1014B)
--------utils.py(7KB)
--------__init__.py(0B)
--------get_dataset.py(2KB)
--------planetoid()
--------preprocess.py(7KB)
--------make_dataset.py(9KB)
----hypersearch.py(3KB)