GRAD

GRAD: تقطير الرسم البياني على الرسوم البيانية النصية

هذا هو رمز إعادة إنتاج نتائج المفاتيح لـ GRAD: التقطير في الرسم البياني على الرسوم البيانية النصية.

ابدأ

يرجى الذهاب إلى GradBERT أو GradMLP لمزيد من التعليمات.

requirements.txt لتشغيل الرمز موجودة في الملف.

المتطلبات والتثبيت

نتبع أيضًا عملية التثبيت من [Giant].

أولاً ، دعنا ننشئ enviroment conda

conda create -n " grad " python=3.8
conda activate grad

بعد ذلك ، نقوم بتثبيت Pytorch:

conda install pytorch==1.9.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# check the pytorch version and cuda availability
python -c " import torch; print('torch={}, cuda={}'.format(torch.__version__, torch.cuda.is_available())) "

Finall ، نقوم بتثبيت حزم GNN ذات الصلة

ptcu_version= " 1.9.0+cu102 "
pip install torch-scatter -f " https://pytorch-geometric.com/whl/torch- ${ptcu_version} .html "
pip install torch-sparse -f " https://pytorch-geometric.com/whl/torch- ${ptcu_version} .html "
pip install torch-cluster -f " https://pytorch-geometric.com/whl/torch- ${ptcu_version} .html "
pip install torch-spline-conv -f " https://pytorch-geometric.com/whl/torch- ${ptcu_version} .html "
pip install torch-geometric
pip install ogb==1.3.2
# our ogb version is 1.3.2
python -c " import ogb; from ogb.graphproppred import PygGraphPropPredDataset; print(ogb.__version__) " 

جاربرت تضمينات

يرجى تنزيل تضمينات Gradbert Node التي تم تدريبها من هذا الرابط https://drive.google.com/drive/folders/1tol67yewyogusf4t2qwrds-hbhbg-icx؟usp=sharing واستخراجها في هذا المجلد. يرجى التأكد من أن المجلد المستخرج لديه هذا GradBERT/embeddings/ogbn-*/ .

بعد ذلك ، يمكنك الذهاب إلى مجلد ogbn-arxiv أو ogbn-products وتشغيل أوامر sh المقابلة لإعادة إنتاج نتائج Gradbert للوحة OGB.

تصميم الدليل

أدناه يمكنك العثور على البرامج النصية لإعادة إنتاج النتائج الرئيسية.

./GRAD
| ---- GradBERT/                     # OGB datasets
|        | ---- embeddings/
|        | ---- ogbn-arxiv/ 
|        |        | ---- gradbert_mlp.sh         # MLP with GradBERT feats
|        |        | ---- gradbert_sage.sh        # SAGE with GradBERT feats
|        |        | ---- RevGAT-ori
|                           | ---- gradbert_RevGAT_ogbnarxiv.sh      # RevGAT with GradBERT feats
|        | ---- ogbn-products/
|        |        | ---- gradbert_mlp.sh         # MLP with GradBERT feats
|        |        | ---- gradbert_giant_sage.sh  # SAGE with GradBERT+GIANT feats
|        |        | ---- SAGN_with_SLE
|                           | ---- Runexp_SAGN_SLE_ogbnproducts_morestages.sh     # SAGN_SLE with GradBERT+GIANT feats                    

| ---- GradMLP/                # CPF data from GLNN
|        | ---- experiments/          	
|        |        | ---- cora_gradmlp.sh
|        |        | ---- cora_gradmlp_kd.sh
|        |        | ---- etc.


Please go to ` GradBERT ` or ` GradMLP ` for more details.