pretrain-gnns：图神经网络预训练策略-CSDN博客

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pretrain-gnns：图神经网络预训练策略

pretrain-gnns Strategies for Pre-training Graph Neural Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/pretrain-gnns

项目介绍

pretrain-gnns 是一个基于 PyTorch 的开源项目，用于实现图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的预训练策略。该项目的核心是 ICLR 2020 论文《Strategies for Pre-training Graph Neural Networks》的 PyTorch 实现。该项目由 Weihua Hu、Bowen Liu 等人开发，旨在通过预训练提升 GNN 在不同下游任务中的性能。

项目技术分析

核心技术

项目的主要技术基于图神经网络，它是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。pretrain-gnns 通过以下几种预训练策略来优化 GNN 的表现：

自监督预训练：包括上下文预测（Context Prediction）、图掩码（Masking）、边预测（Edge Prediction）以及深度图信息最大化（Deep Graph Infomax）。
监督预训练：在已知标签的情况下，对模型进行进一步训练。
微调：在特定下游任务上对预训练模型进行微调，以适应具体的任务需求。

技术架构

项目使用了以下 Python 包进行开发，并已在 Python 3.7 环境下进行了测试：

PyTorch 1.0.1
Torch-cluster 1.2.4
Torch-geometric 1.0.3
Torch-scatter 1.1.2
Torch-sparse 0.2.4
Torch-spline-conv 1.0.6
RDKit 2019.03.1.0
TQDM 4.31.1
TensorboardX 1.6

项目及技术应用场景

应用场景

pretrain-gnns 可以应用于多个领域，包括但不限于：

化学：用于分子性质预测，如药物设计、化学反应预测等。
生物学：用于蛋白质结构预测、基因调控网络分析等。

使用示例

以下是项目中的几种使用示例：

自监督预训练：

python pretrain_contextpred.py --output_model_file OUTPUT_MODEL_PATH
python pretrain_masking.py --output_model_file OUTPUT_MODEL_PATH
python pretrain_edgepred.py --output_model_file OUTPUT_MODEL_PATH
python pretrain_deepgraphinfomax.py --output_model_file OUTPUT_MODEL_PATH

监督预训练：

python pretrain_supervised.py --output_model_file OUTPUT_MODEL_PATH --input_model_file INPUT_MODEL_PATH

微调：

python finetune.py --model_file INPUT_MODEL_PATH --dataset DOWNSTREAM_DATASET --filename OUTPUT_FILE_PATH

项目特点

开源与共享

项目遵循开源协议，提供了预训练模型，使得研究人员和开发者可以轻松使用并集成到自己的应用中。

灵活性与扩展性

pretrain-gnns 支持多种预训练和微调策略，用户可以根据自己的需求灵活选择。此外，项目的设计允许扩展新的预训练方法。

实用性与高效性

项目提供了多种数据集的预训练模型，可以快速应用于下游任务，大大减少了从零开始训练模型所需的时间。

结果复现

项目提供了详细的脚本和指南，以便用户复现论文中的实验结果。

通过上述介绍，pretrain-gnns 无疑是一个值得推荐的开源项目，它为图神经网络的预训练提供了丰富的策略和工具，有助于推动图神经网络在多个领域的研究和应用。

pretrain-gnns Strategies for Pre-training Graph Neural Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/pretrain-gnns