前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。

正在更新中~ ✨

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🚨 我的项目环境：

平台：Windows10
语言环境：python3.7
编译器：PyCharm
PyTorch版本：1.11.0
PyG版本：2.1.0

💥 项目专栏：【图神经网络代码实战目录】

本文我们将使用Pytorch + Pytorch Geometric来简易实现一个GAT（图注意力网络），让新手可以理解如何PyG来搭建一个简易的图网络实例demo。

一、导入相关库

本项目我们需要结合两个库，一个是Pytorch，因为还需要按照torch的网络搭建模型进行书写，第二个是PyG，因为在torch中并没有关于图网络层的定义，所以需要torch_geometric这个库来定义一些图层。

import torch
import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn
import torch_geometric.nn as pyg_nn
from torch_geometric.datasets import Planetoid

二、加载Cora数据集

本文使用的数据集是比较经典的Cora数据集，它是一个根据科学论文之间相互引用关系而构建的Graph数据集合，论文分为7类，共2708篇。

Genetic_Algorithms
Neural_Networks
Probabilistic_Methods
Reinforcement_Learning
Rule_Learning
Theory

这个数据集是一个用于图节点分类的任务，数据集中只有一张图，这张图中含有2708个节点，10556条边，每个节点的特征维度为1433。

# 1.加载Cora数据集
dataset = Planetoid(root='./data/Cora', name='Cora')

三、定义GAT网络

这里我们就不重点介绍GAT网络了，相信大家能够掌握基本原理，本文我们使用的是PyG定义网络层，在PyG中已经定义好了GATConv这个层，该层采用的就是GAT机制。

在这里插入图片描述

对于GATConv的常用参数：

in_channels：每个样本的输入维度，就是每个节点的特征维度
out_channels：经过注意力机制后映射成的新的维度，就是经过GAT后每个节点的维度长度
heads：是否采用多头注意力机制，默认是1
concat：是否拼接多头注意力机制的结果，如果为False，就会将多头注意力的结果平均化作为最终该节点的特征，如果为True，就会将多个结果进行拼接，形成heads*out_channels长度的向量，默认为True
dropout：按照一定概率放弃邻居的聚合操作，默认为0，使用所有邻居进行聚合
add_self_loops：为图添加自环，是否考虑自身节点的信息
bias：训练一个偏置b

# 2.定义GAT网络
class GAT(nn.Module):def __init__(self, num_node_features, num_classes):super(GAT, self).__init__()self.conv1 = pyg_nn.GATConv(in_channels=num_node_features,out_channels=16,heads=2)self.conv2 = pyg_nn.GATConv(in_channels=2*16,out_channels=num_classes,heads=1)def forward(self, data):x, edge_index = data.x, data.edge_indexx = self.conv1(x, edge_index)x = F.relu(x)x = F.dropout(x, training=self.training)x = self.conv2(x, edge_index)return F.log_softmax(x, dim=1)

上面网络我们定义了两个GATConv层，第一层的参数的输入维度就是初始每个节点的特征维度，输出维度是16，然后采用了多头注意力机制，那么经过该层之后每个节点的特征维度就变成了32，将两个头的结果拼接。

第二个层的输入维度为32，输出维度为分类个数，因为我们需要对每个节点进行分类，最终加上softmax操作。

四、定义模型

下面就是定义了一些模型需要的参数，像学习率、迭代次数这些超参数，然后是模型的定义以及优化器及损失函数的定义，和pytorch定义网络是一样的。

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 设备
epochs = 200 # 学习轮数
lr = 0.0003 # 学习率
num_node_features = dataset.num_node_features # 每个节点的特征数
num_classes = dataset.num_classes # 每个节点的类别数
data = dataset[0].to(device) # Cora的一张图# 3.定义模型
model = GAT(num_node_features, num_classes).to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 优化器
loss_function = nn.NLLLoss() # 损失函数

五、模型训练

模型训练部分也是和pytorch定义网络一样，因为都是需要经过前向传播、反向传播这些过程，对于损失、精度这些指标可以自己添加。

# 训练模式
model.train()for epoch in range(epochs):optimizer.zero_grad()pred = model(data)loss = loss_function(pred[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) # 损失correct_count_train = pred.argmax(axis=1)[data.train_mask].eq(data.y[data.train_mask]).sum().item() # epoch正确分类数目acc_train = correct_count_train / data.train_mask.sum().item() # epoch训练精度loss.backward()optimizer.step()if epoch % 20 == 0:print("【EPOCH: 】%s" % str(epoch + 1))print('训练损失为：{:.4f}'.format(loss.item()), '训练精度为：{:.4f}'.format(acc_train))print('【Finished Training！】')

六、模型验证

下面就是模型验证阶段，在训练时我们是只使用了训练集，测试的时候我们使用的是测试集，注意这和传统网络测试不太一样，在图像分类一些经典任务中，我们是把数据集分成了两份，分别是训练集、测试集，但是在Cora这个数据集中并没有这样，它区分训练集还是测试集使用的是掩码机制，就是定义了一个和节点长度相同纬度的数组，该数组的每个位置为True或者False，标记着是否使用该节点的数据进行训练。

# 模型验证
model.eval()
pred = model(data)# 训练集（使用了掩码）
correct_count_train = pred.argmax(axis=1)[data.train_mask].eq(data.y[data.train_mask]).sum().item()
acc_train = correct_count_train / data.train_mask.sum().item()
loss_train = loss_function(pred[data.train_mask], data.y[data.train_mask]).item()# 测试集
correct_count_test = pred.argmax(axis=1)[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]).sum().item()
acc_test = correct_count_test / data.test_mask.sum().item()
loss_test = loss_function(pred[data.test_mask], data.y[data.test_mask]).item()print('Train Accuracy: {:.4f}'.format(acc_train), 'Train Loss: {:.4f}'.format(loss_train))
print('Test  Accuracy: {:.4f}'.format(acc_test), 'Test  Loss: {:.4f}'.format(loss_test))

七、结果

【EPOCH: 】1
训练损失为：1.9267 训练精度为：0.2429
【EPOCH: 】21
训练损失为：1.8147 训练精度为：0.6357
【EPOCH: 】41
训练损失为：1.6524 训练精度为：0.8643
【EPOCH: 】61
训练损失为：1.4964 训练精度为：0.8929
【EPOCH: 】81
训练损失为：1.2864 训练精度为：0.9500
【EPOCH: 】101
训练损失为：1.1380 训练精度为：0.9571
【EPOCH: 】121
训练损失为：0.9685 训练精度为：0.9500
【EPOCH: 】141
训练损失为：0.8542 训练精度为：0.9571
【EPOCH: 】161
训练损失为：0.7348 训练精度为：0.9571
【EPOCH: 】181
训练损失为：0.6463 训练精度为：0.9714
【Finished Training！】>>>Train Accuracy: 0.9929 Train Loss: 0.5155
>>>Test  Accuracy: 0.7810 Test  Loss: 1.0362