异构图神经网络从零到出结果OpenHGNN 实战入门完整指南【免费下载链接】OpenHGNNThis is an open-source toolkit for Heterogeneous Graph Neural Network(OpenHGNN) based on DGL.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenHGNNOpenHGNN 是基于 DGL 与 PyTorch 的异构图神经网络开源工具包内置 30 余篇论文级基准模型与主流评测数据集一条命令即可跑通节点分类、链接预测等任务适合刚接触图学习或要做异构图实验的开发者。异构图神经网络工具包它到底能帮你做什么做异构图实验最烦的是每换一个模型就要重写一遍数据加载、训练循环和评测代码。OpenHGNN 把这三件事拆成 Task、Model、TrainerFlow 三层每层都可独立替换换数据集改-d参数学术图、推荐图、知识图谱均已内置换模型改-m参数GTN、HAN、RGCN、TransE 等即插即用换任务改-t参数节点分类、链接预测、推荐按需切换超参不用盲猜——内置 Optuna 驱动的 HPO 模块openhgnn/auto/以及 TensorBoard 可视化训练曲线与指标直接看。环境准备三步跑通第一个异构图神经网络实验 安装前必查的环境清单Python 3.6建议先建独立环境conda create -n openhgnn python3.6 conda activate openhgnnPyTorch 2.3.0DGL 2.2.1Linux 系统CPU 或 NVIDIA GPU 均可无 GPU 时后面命令里把-g 0设为-g -1三步装完全部依赖安装 PyTorchpip install torch torchvision torchaudio安装 DGLpip install dgl -f https://data.dgl.ai/wheels/repo.html克隆源码并安装 OpenHGNNgit clone https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenHGNN cd OpenHGNN pip install . 跑通标志——在项目根目录执行python main.py -m GTN -d imdb4GTN -t node_classification -g 0 --use_best_config看到训练 loss 持续下降、最终输出测试集指标即为跑通结果与日志落在openhgnn/output/GTN/目录。两个高频任务速览节点分类一条命令出结果给定论文-作者-术语构成的异构图让模型预测节点所属类别。用 GTN 在 imdb4GTN 上跑python main.py -m GTN -d imdb4GTN -t node_classification -g 0 --use_best_config输出为训练/测试集分类指标Macro/Micro F1执行tensorboard --logdir./openhgnn/output/GTN/可看完整训练曲线。想换 HAN、MAGNN 等模型只改-m和对应数据集名即可。链接预测换模型只需改一个参数场景是判断图中缺失的关系边是否存在典型如知识图谱补全。TransE 在 FB15k14951 个实体、1345 种关系上python main.py -m TransE -d FB15k -t link_prediction -g 0 --use_best_config评估指标为 MRR 与 Hits10。TransH、TransR、TransD 属同一任务族把-m参数替换后命令无需任何其他改动。底层技术栈速查 ⚡组件在这里的角色关键版本DGL图构建与消息传递的底层引擎 2.2.1PyTorch模型定义与自动微分 2.3.0Optuna超参数自动搜索openhgnn/auto/hpo.pypip 自动安装TensorBoard训练 loss 与指标曲线可视化 2.0.0下一步把-m换成openhgnn/models/目录里的其他模型跑对比实验想调超参就去openhgnn/config.ini里找对应模型的配置段或者加--use_best_config直接用该模型在该数据集上的最优配置。【免费下载链接】OpenHGNNThis is an open-source toolkit for Heterogeneous Graph Neural Network(OpenHGNN) based on DGL.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenHGNN创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 异构图神经网络从零到出结果：OpenHGNN 实战入门完整指南
异构图神经网络从零到出结果OpenHGNN 实战入门完整指南【免费下载链接】OpenHGNNThis is an open-source toolkit for Heterogeneous Graph Neural Network(OpenHGNN) based on DGL.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenHGNNOpenHGNN 是基于 DGL 与 PyTorch 的异构图神经网络开源工具包内置 30 余篇论文级基准模型与主流评测数据集一条命令即可跑通节点分类、链接预测等任务适合刚接触图学习或要做异构图实验的开发者。异构图神经网络工具包它到底能帮你做什么做异构图实验最烦的是每换一个模型就要重写一遍数据加载、训练循环和评测代码。OpenHGNN 把这三件事拆成 Task、Model、TrainerFlow 三层每层都可独立替换换数据集改-d参数学术图、推荐图、知识图谱均已内置换模型改-m参数GTN、HAN、RGCN、TransE 等即插即用换任务改-t参数节点分类、链接预测、推荐按需切换超参不用盲猜——内置 Optuna 驱动的 HPO 模块openhgnn/auto/以及 TensorBoard 可视化训练曲线与指标直接看。环境准备三步跑通第一个异构图神经网络实验 安装前必查的环境清单Python 3.6建议先建独立环境conda create -n openhgnn python3.6 conda activate openhgnnPyTorch 2.3.0DGL 2.2.1Linux 系统CPU 或 NVIDIA GPU 均可无 GPU 时后面命令里把-g 0设为-g -1三步装完全部依赖安装 PyTorchpip install torch torchvision torchaudio安装 DGLpip install dgl -f https://data.dgl.ai/wheels/repo.html克隆源码并安装 OpenHGNNgit clone https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenHGNN cd OpenHGNN pip install . 跑通标志——在项目根目录执行python main.py -m GTN -d imdb4GTN -t node_classification -g 0 --use_best_config看到训练 loss 持续下降、最终输出测试集指标即为跑通结果与日志落在openhgnn/output/GTN/目录。两个高频任务速览节点分类一条命令出结果给定论文-作者-术语构成的异构图让模型预测节点所属类别。用 GTN 在 imdb4GTN 上跑python main.py -m GTN -d imdb4GTN -t node_classification -g 0 --use_best_config输出为训练/测试集分类指标Macro/Micro F1执行tensorboard --logdir./openhgnn/output/GTN/可看完整训练曲线。想换 HAN、MAGNN 等模型只改-m和对应数据集名即可。链接预测换模型只需改一个参数场景是判断图中缺失的关系边是否存在典型如知识图谱补全。TransE 在 FB15k14951 个实体、1345 种关系上python main.py -m TransE -d FB15k -t link_prediction -g 0 --use_best_config评估指标为 MRR 与 Hits10。TransH、TransR、TransD 属同一任务族把-m参数替换后命令无需任何其他改动。底层技术栈速查 ⚡组件在这里的角色关键版本DGL图构建与消息传递的底层引擎 2.2.1PyTorch模型定义与自动微分 2.3.0Optuna超参数自动搜索openhgnn/auto/hpo.pypip 自动安装TensorBoard训练 loss 与指标曲线可视化 2.0.0下一步把-m换成openhgnn/models/目录里的其他模型跑对比实验想调超参就去openhgnn/config.ini里找对应模型的配置段或者加--use_best_config直接用该模型在该数据集上的最优配置。【免费下载链接】OpenHGNNThis is an open-source toolkit for Heterogeneous Graph Neural Network(OpenHGNN) based on DGL.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenHGNN创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考