GraphLIME的Pytorch实现详解
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
本文详细介绍了如何使用PyTorch实现GraphLIME，一种用于解释图神经网络预测结果的方法。通过实例和代码解析其工作原理和技术细节。
图形GraphLIME是节点分类任务中用于GNN的模型不可知、局部且非线性的解释方法。它采用Hilbert-Schmit独立标准（HSIC）Lasso，这是一种非线性可解释模型。此仓库利用了出色的GNN库来实现GraphLIME，并重现了论文中的图3所展示的效果，即过滤掉无用特征的结果。
安装过程简单快捷：
只需使用pip命令即可完成安装。
```
> pip install graphlime
```
使用方法也很简便：您需要确保模型首先输出对数概率（例如，F.log_softmax() 输出），然后实例化GraphLIME对象，并通过调用explain_node() 方法来解释特定的节点。
```python
from graphlime import GraphLIME
data = ... # 一个 `torch_geometric.data.Data` 对象
model = ...
```
以上就是使用GraphLIME的基本步骤。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
