AI.dollスマートフォン用の表示で見るAI.dollこのブログは僕のためのメモです。概要M.DefferrardさんやT.Kipfさんによるグラフ信号処理を基にした、GCNなどのグラフを入力できるニューラルネットワークが数年前から注目されている。Chemistryというフレームワークでこれらのモデルを構築できる。PyTorchの拡張ライブラリを使いはじめたので、これを用いてGNNモデルや食わせるデータの作り方を簡単にメモしておく。(基本的に公式のドキュメントの自分が使った部分だけを抜き出した感じ)インストール方法インストール方法は公式のInstallationを見れば分かるが、僕がインストールしたときのコマンドを一応ここにも書いておく。PyTorchのバージョンは1.0.0以上が必要。あとは以下のコマンドでインストールすれば使える。torch-geometric使い方DataDataクラスのオブジェクトを作るときの引数のうちよく使おうであろうものについて説明する。[終点のリスト]]になっている。抽象クラスとしてDatasetクラスと、InMemoryDatasetクラスがある。後者はデータが全部メモリに乗り切る場合に使われるクラスで、Datasetを継承している。ここではDatasetクラスを用いたデータセットの作り方のみ説明する。大まかなクラスの雛形は以下の通り。"""idx番目のデータを取り出して返す"""親クラスのinitを呼び出すことで定義される変数と、propertyとして呼び出せるものは以下の通り。データが手許にある場合は上記のように_downloadをoverrideすれば良い。ここで、保存するデータは前節で説明したDataオブジェクトを想定している。定義済みのデータセットここに書いてあるものはimportすればすぐに使える。bias=True)チェビシェフ多項式でグラフラプラシアンの累乗を効率よく計算するモデル。グラフラプラシアンの何乗まで使うか。各ノードに対してKホップ以内のノードについて畳み込まれる。bias=True)ChebConvのK=1にしたほか、複数の近似等を含むもの。詳しくはKipfさんの論文を読むと分かる。気が向いたらsurvey読みながら詳細に書くけどドキュメント読んだほうが正確で早いよ。読者になる@ld_seisoをフォローリンクはてなブログブログをはじめる週刊はてなブログはてなブログProはてなブログをはじめよう!doll_r0さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。