AutoGL
v0.4.0
บทนำจีน
AutomL Framework & Toolkit สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องบนกราฟ
อย่างแข็งขันภายใต้การพัฒนาโดย @thumnlab
อย่าลังเลที่จะเปิดปัญหาหรือติดต่อเราที่ [email protected] หากคุณมีความคิดเห็นหรือคำแนะนำใด ๆ !
model โมดูลรองรับ decoupled ไปยังโมดูลย่อยเพิ่มเติมสองโมดูลที่มีชื่อว่า encoder และ decoder ภายใต้การออกแบบ ที่แยกออกมา สามารถใช้ encoder หนึ่งตัวเพื่อแก้ปัญหางานทุกชนิดAutogl ได้รับการพัฒนาสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาเพื่อดำเนินการ AutomL ในชุดข้อมูลกราฟและงานได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว ดูเอกสารของเราสำหรับข้อมูลโดยละเอียด!
เวิร์กโฟลว์ด้านล่างแสดงกรอบโดยรวมของ AutoGl
AutoGL ใช้ datasets เพื่อรักษาชุดข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องกราฟซึ่งใช้ชุดข้อมูลใน Pytorch Geometric หรือ Deep Graph Library พร้อมฟังก์ชั่นบางอย่างที่เพิ่มเข้ามาเพื่อรองรับ Framework Auto Solver
งานการเรียนรู้ของเครื่องกราฟที่แตกต่างกันได้รับการจัดการโดย AutoGL solvers ที่แตกต่างกันซึ่งใช้ประโยชน์จาก auto model หลักห้าโมดูลเพื่อแก้ปัญหางานที่ได้รับโดยอัตโนมัติ ได้แก่ auto feature engineer neural architecture search auto ensemble hyperparameter optimization
ปัจจุบันอัลกอริทึมต่อไปนี้ได้รับการสนับสนุนใน AutoGl:
| วิศวกรคุณลักษณะ | แบบอย่าง | Nas | HPO | วงดนตรี |
| เครื่องกำเนิดไฟฟ้า กราฟ อมตะ มากกว่า ... ตัวเลือก sefilterconstant GBDT กราฟ netlsd nxaverageclustering มากกว่า ... | Homo encoders gcnencoder คนขี้เกียจ ผู้ทำเครื่องหมาย เครื่องกรอง ตัวถอดรหัส logsoftmaxdecoder dotproductdecoder sumpoolmlpdecoder jksumpooldecoder | อัลกอริทึม แบบสุ่ม RL วิวัฒนาการ แกสโซ่ มากกว่า ... ช่องว่าง พา ธ กราฟ อัตโนมัติ มากกว่า ... เครื่องประมาณค่า oneshot เกา | กริด แบบสุ่ม หลอม เบย์ หมี mocames กึ่งสุ่ม tpe อัตโนมัติ | การออกเสียง การซ้อนกัน |
ชุดเครื่องมือนี้ยังทำหน้าที่เป็นกรอบสำหรับผู้ใช้ในการใช้งานและทดสอบโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง AutomL หรือกราฟของตนเอง
โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเป็นไปตามข้อกำหนดต่อไปนี้ก่อนที่จะติดตั้ง AutoGL
Python> = 3.6.0
Pytorch (> = 1.6.0)
ดู https://pytorch.org/ สำหรับการติดตั้ง
กราฟไลบรารีแบ็กเอนด์
คุณจะต้องใช้ Pytorch Geometric (PYG) หรือ Deep Graph Library (DGL) เป็นแบ็กเอนด์ คุณสามารถเลือกแบ็กเอนด์ต่อไปนี้ได้ที่นี่หากคุณติดตั้งทั้งสองอย่าง
3.1 Pytorch Geometric (> = 1.7.0)
ดู https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html/ สำหรับการติดตั้ง
3.2 ห้องสมุดกราฟลึก (> = 0.7.0)
ดู https://dgl.ai/ สำหรับการติดตั้ง
เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อติดตั้งแพ็คเกจนี้ผ่าน pip
pip install autogl
เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อติดตั้งแพ็คเกจนี้จากแหล่งที่มา
git clone https://github.com/THUMNLab/AutoGL.git
cd AutoGL
python setup.py install
หากคุณเป็นนักพัฒนาโครงการ AutoGL โปรดใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อสร้างลิงค์ซอฟต์ลิงก์คุณสามารถแก้ไขแพ็คเกจท้องถิ่นโดยไม่ต้องติดตั้งอีกครั้ง
pip install -e .
โปรดดูเอกสารของเราเพื่อดูเอกสารรายละเอียด
นอกจากนี้คุณยังสามารถจัดทำเอกสารในพื้นที่ ก่อนอื่นโปรดติดตั้ง Sphinx และ Sphinx-RTD-theMe:
pip install -U Sphinx
pip install sphinx-rtd-theme
จากนั้นจัดทำเอกสาร HTML โดย:
cd docs
make clean && make html
เอกสารจะถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติภายใต้ docs/_build/html
โปรดอ้างอิงกระดาษของเราดังนี้หากคุณพบว่ารหัสของเรามีประโยชน์:
@inproceedings{guan2021autogl,
title={Auto{GL}: A Library for Automated Graph Learning},
author={Chaoyu Guan and Ziwei Zhang and Haoyang Li and Heng Chang and Zeyang Zhang and Yijian Qin and Jiyan Jiang and Xin Wang and Wenwu Zhu},
booktitle={ICLR 2021 Workshop on Geometrical and Topological Representation Learning},
year={2021},
url={https://openreview.net/forum?id=0yHwpLeInDn}
}
คุณอาจพบว่ากระดาษสำรวจของเรามีประโยชน์:
@article{zhang2021automated,
title={Automated Machine Learning on Graphs: A Survey},
author={Zhang, Ziwei and Wang, Xin and Zhu, Wenwu},
booktitle = {Proceedings of the Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence, {IJCAI-21}},
year={2021},
note={Survey track}
}
เราติดตามใบอนุญาต Apache ทั่วทั้ง Codebase จาก v0.2
