GRAD

Grad: destilación consciente de gráficos en gráficos textuales

Este es el código para reproducir los resultados clave para Grad: destilación consciente de gráficos en gráficos textuales.

Empezar

Vaya a GradBERT o GradMLP para obtener más instrucciones.

Las dependencias para ejecutar el código están en el archivo requirements.txt .

Requisito e instalar

También seguimos el proceso de instalación desde [Giant].

Primero establecamos un entorno de conda

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

A continuación, instalamos 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, instalamos paquetes relacionados con GNN

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__) " 

Incrustaciones de Gradbert

Descargue los incrustaciones de nodo Gradbert pre-entrenado de este enlace https://drive.google.com/drive/folders/1tol67yewyogusf4t2qwrds-hbhbg-icx?usp=sharing y extraerlos en esta carpeta. Asegúrese de que la carpeta extraída tenga este subceputre GradBERT/embeddings/ogbn-*/ .

Luego, puede ir a la carpeta ogbn-arxiv o ogbn-products y ejecutar los comandos sh correspondientes para reproducir los resultados de Gradbert para la tabla de clasificación OGB.

Diseño de directorio

A continuación puede encontrar los scripts para reproducir los resultados clave.

./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.