inverse_gnn：用于图神经网络反卷积的Python包

简介

inversegnn 是一个功能强大的 Python 包，用于反卷积图神经网络 (GNN)。反卷积 GNN 旨在从下游节点预测上游节点，这与传统 GNN 的预测方式相反。 inversegnn 提供了一系列经过优化的层、模型和损失函数，使研究人员和从业者能够轻松地构建和训练反卷积 GNN。

特征

inverse_gnn 提供以下主要功能：

• 反卷积层： 包含各种反卷积层，例如 InverseGraphConvolution、InverseGraphAttention 和 InverseGraphIsomorphismNetwork，用于从下游节点预测上游节点。
• 反卷积模型： 提供预先训练的 inverse_gnn 模型，可在各种图数据集中进行反卷积任务。
• 损失函数： 实现了用于反卷积 GNN 训练的损失函数，例如 CrossEntropyLoss 和 MeanSquaredErrorLoss。
• 评估指标： 提供用于评估反卷积 GNN 性能的度量标准，例如准确性、召回率和 F1 分数。

应用

inverse_gnn 适用于各种反卷积 GNN 应用，包括：

• 事件预测： 根据下游事件预测上游事件，例如股票市场预测或疾病传播预测。
• 祖先预测： 根据后代节点预测祖先节点，例如谱系学研究或家族树构建。
• 影响力分析： 确定对下游节点有重大影响的上游节点，例如社交网络分析或客户旅程分析。
• 因果推理： 从观测数据推断因果关系，例如医学诊断或公平性评估。

技术细节

inverse_gnn 是使用 PyTorch 构建的，并提供了一个用户友好的 API，使研究人员和从业者能够轻松地构建和训练反卷积 GNN 模型。包中包含的层和模型经过优化，可以处理大规模图数据。

inverse_gnn 中的反卷积层利用信息传播和注意力机制来从下游节点推断上游节点。此外，该包还提供了一系列损失函数和评估指标，专门设计用于反卷积 GNN 训练和评估。

安装和使用

要安装 inverse_gnn，请使用以下命令：

bash
pip install inverse_gnn


安装后，您可以按照以下步骤使用 inverse_gnn：

“`python
import inverse_gnn as ignn

加载图数据

graph = ignn.load_graph(“cora”)

定义反卷积 GNN 模型

model = ignn.models.InverseGraphConvolution(graph)

定义损失函数

loss_fn = ignn.losses.CrossEntropyLoss()

训练模型

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(100):
model.train()
optimizer.zerograd()
output = model(graph)
loss = lossfn(output, graph.labels)
loss.backward()
optimizer.step()

评估模型

model.eval()
output = model(graph)
acc = ignn.metrics.accuracy(output, graph.labels)
print(f”模型准确率为：{acc}”)
“`

常见问题解答

问：inversegnn 中支持哪些类型的图？
答：inversegnn 支持无向和有向图，以及具有不同边缘类型的异构图。

问：我可以使用 inversegnn 构建自定义反卷积 GNN 层吗？
答：是的，inversegnn 提供了构建自定义反卷积 GNN 层的灵活性。您可以扩展 ignn.layers.base.BaseInverseLayer 类来创建自己的层。

问：inversegnn 是否支持 GPU 加速？
答：是的，inversegnn 利用 PyTorch 的 GPU 并行功能，可以在 GPU 上训练和推理模型。

问：可以使用 inversegnn 处理大规模图吗？
答：inversegnn 经过优化，可以处理大规模图。它采用了批处理和采样技术来提高运行效率。

问：inversegnn 是否提供图形可视化工具？
答：不，inversegnn 侧重于反卷积 GNN 的建模和训练。但是，您可以使用第三方库（例如 NetworkX）对图进行可视化。