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GraphSAGE-PyTorch：GraphSAGE的PyTorch实现软件包

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简介：
简介：GraphSAGE-PyTorch是一款基于PyTorch框架的GraphSAGE算法实现库，适用于图神经网络中的节点分类任务。它提供了灵活高效的模型训练与预测功能。 GraphSAGE的PyTorch实现包含一个代码包，该代码包实现了GraphSAGE算法。作者：（此处省略）。环境设定如下： - Python版本：3.6.8 - PyTorch版本：1.0.0 基本用法及主要参数包括： - `--dataSet` 输入图数据集，默认值为cora。 - `--agg_func` 聚合函数，默认使用均值聚合器（Mean aggregater）。 - `--epochs` 训练轮数，默认设置为50。 - `--b_sz` 批量大小，默认设为20。 - `--seed` 随机种子，默认设置为824。 - `--unsup_loss` 无监督损失函数。

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  • GraphSAGE-PyTorch：GraphSAGE的PyTorch实现软件包
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    简介：GraphSAGE-PyTorch是一款基于PyTorch框架的GraphSAGE算法实现库，适用于图神经网络中的节点分类任务。它提供了灵活高效的模型训练与预测功能。 GraphSAGE的PyTorch实现包含一个代码包，该代码包实现了GraphSAGE算法。作者：（此处省略）。环境设定如下： - Python版本：3.6.8 - PyTorch版本：1.0.0 基本用法及主要参数包括： - `--dataSet` 输入图数据集，默认值为cora。 - `--agg_func` 聚合函数，默认使用均值聚合器（Mean aggregater）。 - `--epochs` 训练轮数，默认设置为50。 - `--b_sz` 批量大小，默认设为20。 - `--seed` 随机种子，默认设置为824。 - `--unsup_loss` 无监督损失函数。
     
  • GraphSAGE的TensorFlow实现：包含用户项对设定的版本
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    本项目提供了一个基于TensorFlow的GraphSAGE模型实现，特别加入了用户-项偏好设置功能，适用于图神经网络的相关研究与应用。 本段落概述了基于GraphSAGE算法的实现，并引入用户项目设置的概念。最初，GraphSAGE应用于单类型节点的同质图。在构建推荐系统时，我们通常会遇到二部图，其中每个节点代表独特的特征。因此，在训练过程中需要为“用户”节点和“项目”节点分别使用不同的权重矩阵。该实现旨在强调用户与项目之间的配对关系的重要性，并且适用于通用推荐系统。 如果您的功能种类繁多并且频繁添加新节点，那么此代码将非常有用。Stellagraph是一个用于理解GraphSAGE算法过程的下降图神经网络库，但如果您只关注“二部图中的用户项推荐”，则该库可能过于复杂。因此，提供了一个更为简单的实现方案以供参考。
     
  • GraphSAGE-master代码包.zip
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    GraphSAGE-master代码包包含了用于图神经网络(Graph Neural Network)中半监督学习任务的源码实现，适用于节点分类等应用场景。 GraphSAGE源代码可供参考学习。大多数现有的图嵌入方法在训练过程中需要所有节点参与其中，并且属于直推式（transductive）的学习方式，无法直接泛化到之前未曾见过的节点上。本段落提出了一种适用于大规模网络的归纳式模型——GraphSAGE，该模型能够为新增加的节点快速生成embedding，而无需进行额外的训练过程。 在训练过程中，GraphSAGE不仅生成所有节点的每个embedding，还训练一个聚合函数来通过从相邻节点中采样和收集特征信息从而产生这些embedding。本段落提出了一组aggregator函数用于从给定节点的邻近节点处聚集特征信息，并且每种aggregator函数会根据不同的搜索深度（hops）进行相应的信息汇集操作。
     
  • tr-rosetta-pytorch: 适用于PyTorch的trRosetta和trDesign实现，封装为便捷软件包，...
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    tr-rosetta-pytorch是一个基于PyTorch开发的库，它实现了trRosetta和trDesign算法，并将其打包成易于使用的软件工具，方便研究人员进行蛋白质结构预测与设计。 trRosetta-焦火炬与Pytorch的实现将被整合为一个易于使用的软件包，用于蛋白质结构预测及设计工作。此外，在此存储库中还将抽象化trDesign的概念，并将其封装在一个包装器内，以便在复制后可以直接应用于相关任务之中。如果您对此感兴趣并希望看到进一步的发展，请积极参与合作！原始版本将在适当时候进行更新与发布。 安装方法： ``` pip install tr-rosetta-pytorch ``` 使用说明：作为命令行工具运行结构预测时，可以执行如下操作： ```bash tr_rosetta < input-file.a3m > ``` 代码示例： ```python import torch from tr_rosetta_pytorch import trRosettaNetwork model = trRosettaNetwork(filters=64, kernel=3, num_layers=61).cuda() x = torch.rand(1, 250, 27) # 示例输入数据，具体参数需根据实际情况调整。 ```
     
  • GCN-GraphSAGE-GAT
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    本研究探讨了三种流行的图神经网络模型——GCN、GraphSAGE和GAT，在不同类型的图形数据集上的表现与特性。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是深度学习领域中的一个重要分支，专注于处理非结构化数据特别是图数据。这类数据广泛存在于社交网络、化学分子结构以及交通网络等多种场景中。GCN（Graph Convolutional Network）、GAT（Graph Attention Network）和 GraphSAGE 是 GNN 家族的三种主流模型，在节点分类、图分类及链接预测等任务上表现出色。 1. GCN (Graph Convolutional Network)： 由 Kipf 和 Welling 在 2016 年提出的 GCN，是传统卷积神经网络（CNN）在处理图结构数据上的扩展。GCN 利用信息的邻居聚合过程进行多层传播，在每一轮中节点特征被其邻接节点的特征加权平均后通过非线性激活函数更新 (如 ReLU) 。公式表示为：Z = f(A, X, W)，其中 A 是图的邻接矩阵，X 代表节点特征矩阵，W 则是权重矩阵。f 常用的是ReLU或其变体形式。GCN 的特点在于能够平滑节点特征以减少过拟合，并且易于实现和训练。 2. GAT (Graph Attention Network)： GAT 是 Veličković 等人在 2017 年提出，它将自注意力机制引入图神经网络中。与 GCN 的均等加权不同，GAT 允许每个节点根据其邻居的重要性动态分配权重即为注意力系数。这使得 GAT 能更灵活地捕捉到节点间的关系，在处理节点度分布不均匀的图时尤为有效。 3. GraphSAGE： GraphSAGE 由 Hamilton 等人在 2017 年提出，旨在高效学习大规模图上的节点嵌入表示。与 GCN 和 GAT 不同的是，它并未在所有邻居节点上进行聚合操作，而是采用采样策略仅选取部分重要的邻居来进行特征更新以降低计算复杂度和内存需求。GraphSAGE 提供了三种采样方法：随机抽样、最近邻抽样以及归一化度数抽样，并可根据具体问题选择合适的策略。 这三种模型各有优势：GCN 以其简单性和有效性被广泛使用；GAT 则通过引入注意力机制提高了模型的表达能力；GraphSAGE 解决了在大规模图上训练效率的问题。实际应用中，根据任务需求和数据特性可以选择适合的单一模型或结合这些模型的优点进行改进与优化，例如可以将 GAT 的注意力机制用于选择重要的邻居节点，并采用 GraphSAGE 的采样策略以降低计算复杂性。
     
  • RetinaNet-PyTorch: RetinaNet的PyTorch实现
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    RetinaNet-PyTorch是基于PyTorch框架对RetinaNet目标检测模型的高效实现，适用于各种图像识别任务，助力科研与开发。 视网膜网络是Pytorch中的RetinaNet实现，使用ResNet作为主干网络和FPN。它基于某些代码进行开发。 以下是训练步骤： 1. 下载PASCAL VOC 2012 trainval数据集并解压缩至“{root_dir}/VOCdevkit/..”。 2. 克隆此仓库。 ``` git clone git@github.com:qqadssp/RetinaNet.git cd RetinaNet ``` 3. 下载预训练权重： ``` cd checkpoint wget https://download.pythorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth cd .. ``` 4. 初始化模型： ``` python init.py ``` 5. 修改“config”中的配置文件。对于VOC数据集，请用您的{root_dir}修改“TRAIN: DATASETS_DIR”。
     
  • DSOD-PyTorch: DSOD的PyTorch实现
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    简介：DSOD-PyTorch是基于深度可分离卷积的面向对象检测网络DSOD的PyTorch版本，适用于目标检测任务。 DSOD-火炬是Pytorch中的一个实现版本。它基于原始代码和实现在PASCAL VOC数据集上进行训练，并且损失趋于收敛，但是不确定能否达到与原论文相同的分数。需要进一步的调整和完善。 为了运行此项目，您需要安装Python 2.7以及Torch 0.4。首先下载仓库： ``` git clone git@github.com:qqadssp/DSOD-Pytorch.git cd DSOD-Pytorch ``` 然后下载并解压缩Pascal VOC数据集，并将其路径设置为{root_dir}/VOCdevkit。 接着，修改`torchcv/utils/config.py`中的`opt.train_img_root`以使用正确的图像路径。启动visdom服务器后开始训练： ``` python -m visdom.server python train.py main ```
     
  • PointRend的PyTorch实现-PointRend-PyTorch
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    简介：PointRend-PyTorch是PointRend模型的开源实现，提供高效的目标检测与分割功能，适用于多种计算机视觉任务。 PointRend 是一种图像分割技术，在此项目中使用 PyTorch 实现了 PointRend 的“仅语义分割”功能，并应用于 PascalVOC 数据集上。项目的许多细节与论文中的可行性检查有所不同，其中包括复制图5的部分内容。 该项目在狗的图片上展示了不同策略下的采样点，并提供了参考图像供对比查看。 使用说明如下： 首先，在修复数据路径时，请注意多 GPU 训练的具体操作方法，详情请参阅单 GPU 训练部分。对于多 GPU 训练： ``` python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node={your_gpus} main.py -h ``` 对于单 GPU 训练： ``` python3 main.py -h ```
     
  • DQN的Pytorch实现: Pytorch-DQN
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    Pytorch-DQN项目采用流行的深度学习框架PyTorch实现了经典的深度Q网络(DQN)算法。它为强化学习爱好者和研究者提供了一个易于理解且灵活的学习资源。 最初的Q学习使用表格方法来解决问题，在状态数量增加的情况下遇到了挑战，因为表无法存储环境中存在的数亿个可能的状态组合。例如，在一个210x180黑白像素的游戏环境中，将有$ 2 ^ {180 * 210} $种不同的可能状态，这使得表格方法变得不可行。 DeepMind通过结合深度学习和Q-learning开发了DQN（基于深度神经网络的Q学习），从而解决了这个问题。具体来说，他们用CNN或DNN替代了传统的表格，并引入了一个目标网络来执行Bellman方程更新以稳定模型训练过程。此外，为了进一步提高性能，还采用了经验回放技术：通过一个存储所有过去状态、动作和下一个状态对的缓冲区进行采样并用于训练模型。 综上所述，DQN利用深度神经网络近似Q值，并采用目标网络与经验重放缓冲机制以稳定学习过程。
     
  • Pytorch版DCGAN：DCGAN的Pytorch实现
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的实现方案。通过利用PyTorch的强大功能和灵活性，该项目能够高效地训练生成模型以产生高质量的图像数据。 派托克-DCGAN 是 DCGAN 的 Pytorch 实现。可以通过更改 DB 变量来选择不同的数据集。若想使用已保存的模型生成图像，请将 LOAD_MODEL 设置为 True 并将 EPOCHS 设定为 0。支持的数据集包括 LSUN 教堂、西莉亚和 MNIST 数据集。