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构建神经网络具体方案

在这篇文章中,您将学习图神经网络如何工作的基础知识,以及如何使用Pytorch Geometric(PyG)库和Open Graph Benchmark(OGB)库并通过Python编程实现这样一个图神经网络。

如何来构建神经网络?看看这篇干货如何来构建神经网络?看看这篇干货 深度学习为对非结构化数据进行预测开辟了一个全新的可能性世界。如今,人们常用卷积神经网络(CNN)处理图像数据,而采用递归神经网络(RNN)来处理文本数据,等等。

在过去几年中,又出现了一类新的令人兴奋的神经网络:图神经网络(Graph Neural Networks,简称“GNN”)。顾名思义,这个网络类型专注于处理图数据。

在这篇文章中,您将学习图神经网络如何工作的基础知识,以及如何使用Pytorch Geometric(PyG)库和Open Graph Benchmark(OGB)库并通过Python编程实现这样一个图神经网络。

注意,您可以在我的Github和Kaggle网站上找到本文提供的示例工程源码。

普通GNN的工作原理

随着图卷积网络(GCN)[见参考文献1]的引入,GNN开始流行起来,该网络将CNN中的一些概念借用到了图世界。这种网络的主要思想,也称为消息传递框架(Message-Passing Framework),多年来成为该领域的黄金标准。我们将在本文中探讨这一概念。

消息传递框架指出,对于图中的每个节点,我们将做两件事:

聚合来自其邻节点的信息 使用来自其上一层及其邻节点聚合的信息更新当前节点信息 如何来构建神经网络?看看这篇干货如何来构建神经网络?看看这篇干货

消息传递框架示意图。来源:维基百科

上图中显示了消息传递框架的工作原理。在GCN之后开发的许多架构侧重于定义聚合和更新数据的最佳方式。

PyG和OGB简介

PyG是Pytorch库的扩展,它允许我们使用研究中已经建立的层快速实现新的图神经网络架构。

OGB[见参考文献2]是作为提高该领域研究质量的一种方式开发的,因为它提供了可使用的策划图,也是评估给定架构结果的标准方式,从而使提案之间的比较更加公平。

于是,我们可以将这两个库一起使用,一方面可以更容易地提出一个架构,另一方面也不必担心数据获取和评估机制的问题。

实现一个GNN项目

首先,让我们安装示例工程必需的库。请注意,您必须首先安装PyTorch:

pip install ogb
pip install torch_geometric

现在,让我们导入所需的方法和库:

import os
import torch
import torch.nn.functional as Ffrom tqdm import tqdm
from torch_geometric.loader import NeighborLoader
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau
from torch_geometric.nn import MessagePassing, SAGEConv
from ogb.nodeproppred import Evaluator, PygNodePropPredDataset

接下来,第一步是从OGB下载数据集。我们将使用ogbn-arxiv网络,其中每个节点都是arxiv网站上的计算机科学论文,每个有向边表示一篇论文引用了另一篇论文。我们的任务是:将每个节点分类为一个论文类别。

下载过程非常简单:

target_dataset = 'ogbn-arxiv'#我们将把ogbn-arxiv下载到当前示例工程的'networks'文件夹下
dataset = PygNodePropPredDataset(name=target_dataset, root='networks')

其中,dataset变量是一个名为PygNodePropPredDataset的类的实例,该类特定于OGB库。要将该数据集作为可在Pyrotch Geometric上使用的数据类进行访问,我们只需执行以下操作:

data = dataset[0]

如果我们通过调试跟踪看一下这个变量,我们会看到如下结果:

Data(num_nodes=169343, edge_index=[2, 1166243], x=[169343, 128], node_year=[169343, 1], y=[169343, 1])

至此,我们已经准备好了节点数目、邻接列表、网络的特征向量、每个节点的年份信息,并确定下目标标签。

另外,ogbn-arxiv网络已经配备好了分别用于训练、验证和测试的分割数据子集。这是OGB提供的一种提高该网络研究再现性和质量的好方法。我们可以通过以下方式提取:

split_idx = dataset.get_idx_split()
       
train_idx = split_idx['train']
valid_idx = split_idx['valid']
test_idx = split_idx['test']

现在,我们将定义两个在训练期间使用的数据加载器。第一个将仅加载训练集中的节点,第二个将加载网络上的所有节点。

我们将使用Pytorch Geometric库中的邻节点加载函数NeighborLoader。该数据加载器为每个节点采样给定数量的邻节点。这是一种避免具有数千个节点的节点的RAM和计算时间瘫痪的方法。在本教程中,我们将在训练加载程序上每个节点使用30个邻节点。

train_loader = NeighborLoader(data, input_nodes=train_idx,
                             shuffle=True, num_workers=os.cpu_count() - 2,
                             batch_size=1024, num_neighbors=[30] * 2)total_loader = NeighborLoader(data, input_nodes=None, num_neighbors=[-1],
                              batch_size=4096, shuffle=False,
                              num_workers=os.cpu_count() - 2)

注意,我们把训练数据加载器中的数据以随机方式打乱次序,但没有打乱总加载器中数据的次序。此外,训练加载程序的邻节点数定义为网络每层的数量。因为我们将在这里使用两层网络,所以我们将其设置为两个值为30的列表。

现在是时候创建我们的GNN架构了。对于任何熟悉Pytorch的人来说,这应该都是平常的事情。

我们将使用SAGE图层。这些层是在一篇很好的论文[见参考文献3]中定义的,该论文非常细致地介绍了邻节点采样的思想。幸运的是,Pytorch Geometric 库已经为我们实现了这一层。

因此,与每个PyTorch架构一样,我们必须定义一个包含我们将要使用的层的类:

class SAGE(torch.nn.Module):
   def __init__(self, in_channels,
                hidden_channels, out_channels,
                n_layers=2):
       
       super(SAGE, self).__init__()
       self.n_layers = n_layers    self.layers = torch.nn.ModuleList()
       self.layers_bn = torch.nn.ModuleList()    if n_layers == 1:
           self.layers.append(SAGEConv(in_channels, out_channels,   normalize=False))
       elif n_layers == 2:
           self.layers.append(SAGEConv(in_channels, hidden_channels, normalize=False))
            self.layers_bn.append(torch.nn.BatchNorm1d(hidden_channels))
           self.layers.append(SAGEConv(hidden_channels, out_channels, normalize=False))
       else:
          self.layers.append(SAGEConv(in_channels, hidden_channels, normalize=False))
             self.layers_bn.append(torch.nn.BatchNorm1d(hidden_channels))    for _ in range(n_layers - 2):
               self.layers.append(SAGEConv(hidden_channels,  hidden_channels, normalize=False))
                self.layers_bn.append(torch.nn.BatchNorm1d(hidden_channels))
           
           self.layers.append(SAGEConv(hidden_channels, out_channels, normalize=False))
           
       for layer in self.layers:
           layer.reset_parameters()    def forward(self, x, edge_index):
       if len(self.layers) > 1:
           looper = self.layers[:-1]
       else:
           looper = self.layers
       
       for i, layer in enumerate(looper):
           x = layer(x, edge_index)
           try:
               x = self.layers_bn[i](x)
           except Exception as e:
               abs(1)
           finally:
               x = F.relu(x)
               x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training)
       
       if len(self.layers) > 1:
           x = self.layers[-1](x, edge_index)        return F.log_softmax(x, dim=-1), torch.var(x)
   
   def inference(self, total_loader, device):
       xs = []
       var_ = []
       for batch in total_loader:
           out, var = self.forward(batch.x.to(device), batch.edge_index.to(device))
           out = out[:batch.batch_size]
           xs.append(out.cpu())
           var_.append(var.item())
       
       out_all = torch.cat(xs, dim=0)
       
       return out_all, var_

让我们一步一步地将上述代码分开解释:

我们必须定义网络的in_channels数量,这个值代表数据集中的特征数。out_channels代表我们试图预测的类别的总数。隐藏通道参数idden_channels是一个我们可以定义的值,表示隐藏单元的数量。 我们可以设置网络的层数。对于每个隐藏层,我们添加一个批量归一化层,然后重置每个层的参数。 forward方法运行正向过程的单个迭代。期间,获得特征向量和邻接列表,并将其传递给SAGE层,然后将结果传递给批量归一化层。此外,我们还应用ReLU非线性和衰减层进行正则化。 最后,推理方法(inference)将为数据集中的每个节点生成预测。我们将使用它进行验证。 现在,让我们定义模型的一些参数:

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model = SAGE(data.x.shape[1], 256, dataset.num_classes, n_layers=2)
model.to(device)
epochs = 100
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.03)
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, 'max', patience=7)

现在,我们可以开始测试了,以验证我们的所有预测:

def test(model, device):
   evaluator = Evaluator(name=target_dataset)
   model.eval()
   out, var = model.inference(total_loader, device)    y_true = data.y.cpu()
       y_pred = out.argmax(dim=-1, keepdim=True)    train_acc = evaluator.eval({
       'y_true': y_true[split_idx['train']],
       'y_pred': y_pred[split_idx['train']],
   })['acc']
   val_acc = evaluator.eval({
       'y_true': y_true[split_idx['valid']],
       'y_pred': y_pred[split_idx['valid']],
   })['acc']
   test_acc = evaluator.eval({
       'y_true': y_true[split_idx['test']],
       'y_pred': y_pred[split_idx['test']],
   })['acc']return train_acc, val_acc, test_acc, torch.mean(torch.Tensor(var))

在这个函数中,我们从OGB库中实例化一个验证器类Validator。这个类将负责验证我们之前检索到的每个分割的模型。这样,我们将看到每个世代上的训练、验证和测试集的得分值。

最后,让我们创建我们的训练循环:

for epoch in range(1, epochs):
   model.train()    pbar = tqdm(total=train_idx.size(0))
   pbar.set_description(f'Epoch {epoch:02d}')    total_loss = total_correct = 0    for batch in train_loader:
       batch_size = batch.batch_size
       optimizer.zero_grad()        out, _ = model(batch.x.to(device), batch.edge_index.to(device))
       out = out[:batch_size]        batch_y = batch.y[:batch_size].to(device)
       batch_y = torch.reshape(batch_y, (-1,))        loss = F.nll_loss(out, batch_y)
       loss.backward()
       optimizer.step()        total_loss += float(loss)
       total_correct += int(out.argmax(dim=-1).eq(batch_y).sum())
       pbar.update(batch.batch_size)    pbar.close()    loss = total_loss / len(train_loader)
   approx_acc = total_correct / train_idx.size(0)    train_acc, val_acc, test_acc, var = test(model, device)
   
   print(f'Train: {train_acc:.4f}, Val: {val_acc:.4f}, Test: {test_acc:.4f}, Var: {var:.4f}')

这个循环将训练我们的GNN的100个世代,如果我们的验证得分连续7个世代没有增长的话,它将提前停止训练。

结论

总之,GNN是一类有趣的神经网络。今天,人们已经开发出了一些现成的工具来帮助我们开发这种解决方案。正如您在本文中所见到的,借助Pytorch Geometric和OGB这两个库就可以轻松实现某些类型的图的GNN设计。

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良许

作者: 良许

良许,世界500强企业Linux开发工程师,公众号【良许Linux】的作者,全网拥有超30W粉丝。个人标签:创业者,CSDN学院讲师,副业达人,流量玩家,摄影爱好者。
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