图神经网络入门示例:使用PyTorch Geometric 进行节点分类
本文介绍了如何使用PyTorch处理同构图数据进行节点分类。首先,数据集来自Facebook Large Page-Page Network,包含22,470个页面,分为四类,具有不同大小的特征向量。为训练神经网络,需创建PyTorch Data对象,涉及读取CSV和JSON文件,处理不一致的特征向量大小并进行归一化。接着,加载边数据以构建图。通过`Data`对象创建同构图,之后数据被分为70%训练集和30%测试集。训练了两种模型:MLP和GCN。GCN在测试集上实现了80%的准确率,优于MLP的46%,展示了利用图信息的优势。