torch_geometric kaggle

### 关于 PyTorch Geometric 和 Kaggle 的教程与资源 PyTorch Geometric 是一个用于处理图结构数据的扩展库，它基于 PyTorch 构建并支持高效的图形神经网络 (GNN) 训练[^1]。以下是关于 PyTorch Geometric 以及其在 Kaggle 竞赛中的应用的相关教程、示例代码和资源： #### 教程与文档 官方文档提供了详细的入门指南和技术细节，适合初学者快速上手： - 官方文档地址：https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/ #### 示例代码 以下是一些常见的 GitHub 存储库和 Jupyter Notebook 示例，展示了如何使用 PyTorch Geometric 进行模型训练和数据分析： ```python import torch from torch_geometric.datasets import TUDataset from torch_geometric.data import DataLoader from torch.nn import Linear import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import GCNConv, global_mean_pool # 加载数据集 dataset = TUDataset(root='data/TU', name='MUTAG') class GNN(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(GNN, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim) self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, hidden_dim) self.lin = Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x, edge_index, batch): x = self.conv1(x, edge_index) x = x.relu() x = self.conv2(x, edge_index) x = global_mean_pool(x, batch) x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training) x = self.lin(x) return F.log_softmax(x, dim=-1) model = GNN(dataset.num_node_features, 64, dataset.num_classes) print(model) ``` 上述代码片段展示了一个简单的图卷积网络 (GCN)，适用于节点分类任务。 #### Kaggle 竞赛实例 一些 Kaggle 竞赛涉及图学习领域，例如 Open Graph Benchmark 或者 Zindi 平台上的比赛。这些竞赛通常提供预处理好的图数据集，并鼓励参赛者利用工具如 PyTorch Geometric 提交解决方案。具体可以参考以下链接获取更多实战经验： - https://www.kaggle.com/c/open-graph-benchmark-lsc #### 数据集推荐 除了标准的数据集外，还可以尝试以下公开可用的图数据集来练习 PyTorch Geometric 技能： - Cora 引文网络数据集 - Reddit 图形评论数据集 - OGB（Open Graph Benchmark） 以上提到的内容均来源于已知的最佳实践和社区贡献。