新的PyTorch图神经网络库，快了14倍：LeCun盛赞，GitHub 2000星
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“CNN已老，GNN当立！”
当科学家们发现，图神经网络?(GNN) 能搞定传统CNN处理不了的非欧数据，从前深度学习解不开的许多问题都找到了钥匙。
如今，有个图网络PyTorch库，已在GitHub摘下2000多星，还被CNN的爸爸Yann LeCun翻了牌：
它叫PyTorch Geometric，简称PyG，聚集了26项图网络研究的代码实现。
这个库还很快，比起前辈DGL图网络库，PyG最高可以达到它的15倍速度。
应有尽有的库
要跑结构不规则的数据，就用PyG吧。不管是图形?(Graphs)，点云?(Point Clouds) 还是流形(Manifolds) 。
△ 右边是不规则的，非欧空间
这是一个丰盛的库：许多模型的PyTorch实现，各种有用的转换?(Transforms) ，以及大量常见的benchmark数据集，应有尽有。
说到实现，包括Kipf等人的图卷积网络 (GCN) 和Bengio实验室的图注意力网络 (GAT) 在内，2017-2019年各大顶会的 (至少) 26项图网络研究，这里都能找到快速实现。
到底能多快？PyG的两位作者用英伟达GTX 1080Ti做了实验。
对手DGL，也是图网络库：
在四个数据集里，PyG全部比DGL跑得快。最悬殊的一场比赛，是在Cora数据集上运行GAT模型：跑200个epoch，对手耗时33.4秒，PyG只要2.2秒，相当于对方速度的15倍。
每个算法的实现，都支持了CPU计算和GPU计算。
食用方法
库的作者，是两位德国少年，来自多特蒙德工业大学。
△ 其中一位
他们说，有了PyG，做起图网络就像一阵微风。
你看，实现一个边缘卷积层 (Edge Convolution Layer) 只要这样而已：
?1import?torch??2from?torch.nn?import?Sequential?as?Seq,?Linear?as?Lin,?ReLU??3from?torch_geometric.nn?import?MessagePassing??4??5class?EdgeConv(MessagePassing):??6?def?__init__(self,?F_in,?F_out):??7?super(EdgeConv,?self).__init__()??8?self.mlp?=?Seq(Lin(2?*?F_in,?F_out),?ReLU(),?Lin(F_out,?F_out))??9?10?def?forward(self,?x,?edge_index):?11?#?x?has?shape?[N,?F_in]?12?#?edge_index?has?shape?[2,?E]?13?return?self.propagate(aggr='max',?edge_index=edge_index,?x=x)?#?shape?[N,?F_out]?14?15?def?message(self,?x_i,?x_j):?16?#?x_i?has?shape?[E,?F_in]?17?#?x_j?has?shape?[E,?F_in]?18?edge_features?=?torch.cat([x_i,?x_j?-?x_i],?dim=1)?#?shape?[E,?2?*?F_in]?19?return?self.mlp(edge_features)?#?shape?[E,?F_out]?安装之前确认一下，至少要有PyTorch 1.0.0；再确认一下cuda/bin在$PATH里，cuda/include在$CPATH里：
1$?python?-c?"import?torch;?print(torch.__version__)"?2>>>?1.0.0?3?4$?echo?$PATH?5>>>?/usr/local/cuda/bin:...?6?7$?echo?$CPATH?8>>>?/usr/local/cuda/include:...?然后，就开始各种pip install吧。
PyG项目传送门：
https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric
PyG主页传送门：
https://rusty1s.github.io/pytorch_geometric/build/html/index.html
PyG论文传送门：
https://arxiv.org/pdf/1903.02428.pdf
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