
摘要
我们介绍了一种基于 PyTorch 的库——PyTorch Geometric,该库用于在非规则结构输入数据(如图、点云和流形)上进行深度学习。除了提供通用的图数据结构和处理方法外,它还包含了许多最近发表的关系学习和 3D 数据处理领域的算法。通过利用稀疏 GPU 加速、提供专用的 CUDA 内核以及引入高效的变大小输入样本的小批量处理机制,PyTorch Geometric 实现了高数据吞吐量。本文详细介绍了该库,并在同质评估场景中对实现的方法进行了全面的比较研究。
代码仓库
long-9621/splinecnn
pytorch
GitHub 中提及
luxtu/OCTA-graph
pytorch
GitHub 中提及
ncfrey/litmatter
pytorch
GitHub 中提及
leojklarner/gauche
pytorch
GitHub 中提及
rusty1s/pytorch_geometric
官方
pytorch
GitHub 中提及
NMADALI97/French-web-domain-classification
pytorch
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| graph-classification-on-collab | GCN | Accuracy: 80.6% |
| graph-classification-on-imdb-b | GIN-0 | Accuracy: 72.8% |
| graph-classification-on-mutag | GIN-0 | Accuracy: 85.7% |
| graph-classification-on-proteins | DiffPool | Accuracy: 75.1% |
| graph-classification-on-reddit-b | DiffPool | Accuracy: 92.1 |
| node-classification-on-citeseer | APPNP | Accuracy: 70.0 ± 1.4 |
| node-classification-on-cora | APPNP | Accuracy: 82.2% ± 1.5% |
| node-classification-on-pubmed | APPNP | Accuracy: 79.4 ± 2.2 |