“CNN已老,，GNN當(dāng)立！”

當(dāng)科學(xué)家們發(fā)現(xiàn),，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (GNN) 能搞定傳統(tǒng)CNN處理不了的非歐數(shù)據(jù),，從前深度學(xué)習(xí)解不開(kāi)的許多問(wèn)題都找到了鑰匙。

如今,，有個(gè)圖網(wǎng)絡(luò)PyTorch庫(kù),，已在GitHub摘下2000多星，還被CNN的爸爸Yann LeCun翻了牌：

它叫PyTorch Geometric,，簡(jiǎn)稱(chēng)PyG,，聚集了26項(xiàng)圖網(wǎng)絡(luò)研究的代碼實(shí)現(xiàn)。

這個(gè)庫(kù)還很快,，比起前輩DGL圖網(wǎng)絡(luò)庫(kù),，PyG最高可以達(dá)到它的15倍速度。

應(yīng)有盡有的庫(kù)

要跑結(jié)構(gòu)不規(guī)則的數(shù)據(jù),，就用PyG吧,。不管是圖形 (Graphs)，點(diǎn)云 (Point Clouds) 還是流形 (Manifolds) ,。

△ 右邊是不規(guī)則的,，非歐空間

這是一個(gè)豐盛的庫(kù)：許多模型的PyTorch實(shí)現(xiàn)，各種有用的轉(zhuǎn)換 (Transforms) ,，以及大量常見(jiàn)的benchmark數(shù)據(jù)集,，應(yīng)有盡有,。

說(shuō)到實(shí)現(xiàn)，包括Kipf等人的圖卷積網(wǎng)絡(luò) (GCN) 和Bengio實(shí)驗(yàn)室的圖注意力網(wǎng)絡(luò) (GAT) 在內(nèi),，2017-2019年各大頂會(huì)的 (至少) 26項(xiàng)圖網(wǎng)絡(luò)研究,，這里都能找到快速實(shí)現(xiàn)。

到底能多快,？PyG的兩位作者用英偉達(dá)GTX 1080Ti做了實(shí)驗(yàn),。

對(duì)手DGL，也是圖網(wǎng)絡(luò)庫(kù)：

在四個(gè)數(shù)據(jù)集里,，PyG全部比DGL跑得快,。最懸殊的一場(chǎng)比賽，是在Cora數(shù)據(jù)集上運(yùn)行GAT模型：跑200個(gè)epoch,，對(duì)手耗時(shí)33.4秒,，PyG只要2.2秒，相當(dāng)于對(duì)方速度的15倍,。

每個(gè)算法的實(shí)現(xiàn)，都支持了CPU計(jì)算和GPU計(jì)算,。

食用方法

庫(kù)的作者,，是兩位德國(guó)少年，來(lái)自多特蒙德工業(yè)大學(xué),。

△ 其中一位

他們說(shuō),，有了PyG，做起圖網(wǎng)絡(luò)就像一陣微風(fēng),。

你看,，實(shí)現(xiàn)一個(gè)邊緣卷積層 (Edge Convolution Layer) 只要這樣而已：

安裝之前確認(rèn)一下，至少要有PyTorch 1.0.0,；再確認(rèn)一下cuda/bin在$PATH里,，cuda/include在$CPATH里：

1$ python -c 'import torch; print(torch.__version__)'
2>>> 1.0.0
3
4$ echo $PATH
5>>> /usr/local/cuda/bin:...
6
7$ echo $CPATH
8>>> /usr/local/cuda/include:...

然后，就開(kāi)始各種pip install吧,。

PyG項(xiàng)目傳送門(mén)：
https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric

PyG主頁(yè)傳送門(mén)：
https://rusty1s./pytorch_geometric/build/html/index.html

PyG論文傳送門(mén)：
https:///pdf/1903.02428.pdf