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GraphPoolingGarden

项目介绍

这是一个收集图池化方法，便于对比实验和后续改进的开源库。

支持的数据集

  • TuDataset
    • D&D
    • PROTEINS
    • ENZYMES
    • NCI1/NCI109
    • Reddit-Binary
  • OGB
    • ogbg-molhiv
    • ogbg-ppa
    • ogbg-code2

支持的GNN层

  • GCN: layers/gcn_layer.py
  • GIN: layers/gin_layer.py
  • GraphSAGE:layers/graphsage_layer.py

支持的pooling方法

  • set2set
  • sagpool(sequence/hierarchical)
  • Graph U-net
  • Diffpool

支持的readout方法

  • mean
  • max
  • sum

用法

1. 创建配置文件

在configs文件夹下创建config.json文件，内容格式示例如下：

{
    "dataset_name": ["ENZYMES"],
    "batch_size": 2,
    "epochs": 100,
    "seed": [1,2,3,4,5],
    "model":"global",
    "gnn_type": "gcn",
    "num_layer": 3,
    "emb_dim": 300,
    "drop_ratio": 0.5,
    "virtual_node": "False",
    "residual": "False",
    "JK": "last",
    "pooling": "sagpool",
    "sagpool": {
        "keep_ratio": 0.8,
        "activation": "tanh",
        "layer_num": 1
    }
}

当键对应的值为列表时，将会通过排列组合将所有的组合都运行一次，并记录最终结果至以dataset_name_pooling命名的csv文件中。 目前支持列表的键：

  • dataset_name
  • seed

2. 运行train.py

python graphpoolinggarden/train.py --config configs/config.json