benchmarking gnns

ベンチマークグラフニューラルネットワーク

更新

2022年5月10日

• DGL 0.6.1以降に基づくプロジェクト。環境YMLファイル（CPU、GPU）で定義されている関連する依存関係を参照してください。
• Arxivに関するフレームワークのテクニカルレポートを更新しました。
• グラフ回帰タスクの亜鉛に似たが、実際の測定された化学ターゲットがあるAQSOLデータセットを追加しました。
• 追加された数学データセット - 特定の理論グラフプロパティでGNNをテストするのに役立つGraphTheoryPropおよびサイクル。
• 問題＃57を修正しました。

2020年10月7日

• RepoはDGL 0.5.2およびPytorch 1.6.0に更新されました。 YMLファイル（CPU、GPU）を使用して環境を更新してください。
• スクリプトに亜鉛フルデータセット（249k分子グラフ）を追加しました。

2020年6月11日

• プロジェクトの2回目のリリース。主要な更新：
  • 密なランク2テンソルで動作するWeisfeiler-Lehman-Gnnsの実験パイプラインを追加しました。
  • すべてのデータセットにリーダーボードを追加しました。
  • 更新されたパターンデータセット。
  • パターンとクラスターの精度のバグを修正しました。
  • このブランチに最初のリリースを移動しました。
• 新しいArxivの紙のバージョン。

2020年3月3日

• プロジェクトの最初のリリース。

1。ベンチマークインストール

これらの指示に従って、ベンチマークをインストールし、環境をセットアップします。

2。データセットをダウンロードします

ベンチマークデータセットをダウンロードするには、次のように続行します。

3。再現性

このページを使用してコードを実行し、公開された結果を再現します。

4.新しいデータセットの追加

ベンチマークにデータセットを追加する手順。

5.メッセージ通過GCNの追加

ベンチマークにMP-GCNを追加するためのステップバイステップの方向。

6. Weisfeiler-Lehman GNNの追加

ベンチマークにWL-GNNを追加するためのステップバイステップの方向。

7。リーダーボード

Paperswithcode.comで間もなく登場するフルリーダーボード。

8。参照

Arxivの論文

 @article{dwivedi2020benchmarkgnns,
  title={Benchmarking Graph Neural Networks},
  author={Dwivedi, Vijay Prakash and Joshi, Chaitanya K and Luu, Anh Tuan and Laurent, Thomas and Bengio, Yoshua and Bresson, Xavier},
  journal={arXiv preprint arXiv:2003.00982},
  year={2020}
}