Comments (5)
您好!
因 ErnieSAGE 节点分类场景使用较少,本repo暂未将节点分类的例子迁移。
由于目前PGL的 ErnieSAGE节点分类的例子暂时移除了。您可以参考下面的PR,来修改适配节点分类任务。
https://github.com/PaddlePaddle/PGL/pull/116/files
主要需要修改的点,是数据
https://github.com/PaddlePaddle/PGL/pull/116/files#diff-c8e8737ec50e6d7af7b3228e18fcd9c67a6d43e447870b1e8904f7496af4ce24R128
和 模型
https://github.com/PaddlePaddle/PGL/pull/116/files#diff-562552ce495899a7dba6b0891cd6a49d3f8fd495a2da6e60ef8149c8d8305caaR78
这两块的代码。
如果想使用ErnieSAGE做节点分类的用户较多,我们后面可以考虑新增节点分类的例子。
如果您可以参考PGL实现节点分类的例子,也非常欢迎您给我们贡献代码。
from paddlenlp.
您好!
因 ErnieSAGE 节点分类场景使用较少,本repo暂未将节点分类的例子迁移。
由于目前PGL的 ErnieSAGE节点分类的例子暂时移除了。您可以参考下面的PR,来修改适配节点分类任务。
https://github.com/PaddlePaddle/PGL/pull/116/files主要需要修改的点,是数据
https://github.com/PaddlePaddle/PGL/pull/116/files#diff-c8e8737ec50e6d7af7b3228e18fcd9c67a6d43e447870b1e8904f7496af4ce24R128
和 模型
https://github.com/PaddlePaddle/PGL/pull/116/files#diff-562552ce495899a7dba6b0891cd6a49d3f8fd495a2da6e60ef8149c8d8305caaR78
这两块的代码。如果想使用ErnieSAGE做节点分类的用户较多,我们后面可以考虑新增节点分类的例子。
如果您可以参考PGL实现节点分类的例子,也非常欢迎您给我们贡献代码。
你好,感谢你的回复。我在你发的https://github.com/WeiyueSu/PGL/tree/main/examples 的库里发现了unsup_graphsage,但是与一般的unsup_graphsage不同的是此版本没有提供节点的初始特征,请问应该在哪部分初始化自己的节点特征?
from paddlenlp.
你好,感谢你的回复。我在你发的https://github.com/WeiyueSu/PGL/tree/main/examples 的库里发现了unsup_graphsage,但是与一般的unsup_graphsage不同的是此版本没有提供节点的初始特征,请问应该在哪部分初始化自己的节点特征?
此处unsup_graphsage,使用了可学习的 embeding参数作为特征, https://github.com/PaddlePaddle/PGL/blob/main/legacy/examples/unsup_graphsage/train.py#L104
如果想加入节点的特征,可以在此处将 embedding 特征和 节点初始特征相加。
节点初始特征,可以加入图结构中,然后到 graph_wrapper中去取出来。
from paddlenlp.
你好,感谢你的回复。我在你发的https://github.com/WeiyueSu/PGL/tree/main/examples 的库里发现了unsup_graphsage,但是与一般的unsup_graphsage不同的是此版本没有提供节点的初始特征,请问应该在哪部分初始化自己的节点特征?
此处unsup_graphsage,使用了可学习的 embeding参数作为特征, https://github.com/PaddlePaddle/PGL/blob/main/legacy/examples/unsup_graphsage/train.py#L104
如果想加入节点的特征,可以在此处将 embedding 特征和 节点初始特征相加。节点初始特征,可以加入图结构中,然后到 graph_wrapper中去取出来。
batch_negative_label = fluid.layers.reshape(
fluid.layers.range(0, batch_size, 1, "int64"), [-1, 1])
batch_negative_label = fluid.layers.one_hot(batch_negative_label,
batch_size)
用同一批次中的其他样本作为负样本,会不会导致正样本作为负样本训练?
from paddlenlp.
用同一批次中的其他样本作为负样本,会不会导致正样本作为负样本训练?
batch_size = args.batch_size
batch_negative_label = fluid.layers.reshape(
fluid.layers.range(0, batch_size, 1, "int64"), [-1, 1])
batch_negative_label = fluid.layers.one_hot(batch_negative_label,
batch_size)
batch_loss_weight = (batch_negative_label *
(batch_size - 2) + 1.0) / (batch_size - 1)
这里把对角线上的正样本权重设置为0了。
from paddlenlp.
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