图注意力网络的代码下载和分析

一.代码结构的分析

源码链接：https://github.com/PetarV-/GAT

Overview

在tensorflow环境下实现了图注意网络层，连同最优化的执行范例。代码目录分类如下：

data/     包含了必要的Cora数据集文件

models/  包含了GAT网络的实现

pre_trained/  包含了前期训练的Cora模型

utils/   

包含1.实现了注意力头，给出了实验用的稀疏版本。2.预处理的子程序。3.根据PPI基准预处理公共设置

最后，excute_cora.py把以上所有都聚集到有一起并可能再Cora数据集上执行完整的训练。

sparse version

在models/sp_gat.py，可以批处理数量为1的实验版本。

在execute_cora_sparse.py，可以用Cora数据集训练稀疏版本。

依赖的函数包

numpy

scipy

networkx

tensorflow-gpu

CUDA

cuDNN。

 

二.图神经网络