benchmarking gnns

벤치마킹 그래프 신경망

업데이트

2022 년 5 월 10 일

• DGL 0.6.1 이상을 기반으로 한 프로젝트. 환경 YML 파일 (CPU, GPU)에 정의 된 관련 종속성을 참조하십시오.
• ARXIV에 대한 프레임 워크의 기술 보고서를 업데이트했습니다.
• 그래프 회귀 작업을위한 아연과 유사하지만 실제 측정 화학 목표가있는 AQSOL 데이터 세트가 추가되었습니다.
• 추가 된 수학적 데이터 세트 - GNNS를 특정 이론적 그래프 속성에서 테스트하는 데 유용한 GraphTheoryProp 및 Cycles.
• 고정 문제 #57.

2020 년 10 월 7 일

• Repo는 DGL 0.5.2 및 Pytorch 1.6.0으로 업데이트되었습니다. YML 파일 (CPU, GPU)을 사용하여 환경을 업데이트하십시오.
• 스크립트가있는 아연-가득한 데이터 세트 (249K 분자 그래프)를 추가했습니다.

2020 년 6 월 11 일

• 프로젝트의 두 번째 릴리스. 주요 업데이트 :
  • 밀도가 높은 순위 -2 텐서에서 작동하는 Weisfeiler-Lehman-GNNS 용 실험 파이프 라인이 추가되었습니다.
  • 모든 데이터 세트에 대한 리더 보드를 추가했습니다.
  • 업데이트 된 패턴 데이터 세트.
  • 패턴 및 클러스터 정확도에 대한 버그가 수정되었습니다.
  • 이 지점으로 첫 릴리스를 옮겼습니다.
• New Arxiv의 논문 버전.

2020 년 3 월 3 일

• 프로젝트의 첫 번째 릴리스.

1. 벤치 마크 설치

다음 지침에 따라 벤치 마크를 설치하고 환경을 설정하십시오.

2. 데이터 세트를 다운로드하십시오

벤치 마크 데이터 세트를 다운로드하려면 다음과 같이 진행하십시오.

3. 재현성

이 페이지를 사용하여 코드를 실행하고 게시 된 결과를 재현하십시오.

4. 새 데이터 세트 추가

벤치 마크에 데이터 세트를 추가하는 지침.

5. 메시지 통과 GCN 추가

단계별 방향으로 MP-GCN을 벤치 마크에 추가합니다.

6. Weisfeiler-Lehman Gnn 추가

단계별 방향으로 벤치 마크에 WL-GNN을 추가합니다.

7. 리더 보드

전체 리더 보드는 PaperswithCode.com에서 곧 출시됩니다.

8. 참조

Arxiv의 논문

 @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}
}