图神经网络回归问题

使用PyTorch Geometric中的图神经网络模型进行回归分析

在PyTorch Geometric中，有许多可用于回归任务的图神经网络模型，例如Graph Convolutional Network (GCN)、GraphSAGE、Gated Graph Neural Network (GGNN)等。这里以GCN为例展示如何进行图神经网络回归：

首先导入必要的库和数据集：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
from torch_geometric.datasets import TUDataset

dataset = TUDataset(root='/path/to/dataset', name='ENZYMES', split='train')

接着，定义图神经网络模型：

class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features, 64)
        self.conv2 = GCNConv(64, 32)
        self.conv3 = GCNConv(32, 1)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = F.relu(self.conv2(x, edge_index))
        x = self.conv3(x, edge_index)
        return x

在模型中，定义了3个GCN层，其中第一个层输入的是节点特征向量，输出的是64维的节点向量，随后两个层的输入都是上一层输出的节点向量，最后输出的是1维的回归结果。

接着，定义损失函数和优化器：

model = GCN().to(device)
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

接下来，开始训练回归模型：

def train():
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    out = model(dataset.x.to(device), dataset.edge_index.to(device))
    loss = criterion(out, dataset.y.to(device))
    loss.backward()
    optimizer.step()
    return loss.item()

for epoch in range(100):
    loss = train()
    print('Epoch: {:03d}, Loss: {:.5f}'.format(epoch, loss))

最后，使用训练好的模型进行预测：

model.eval()
with torch.no_grad():
    pred = model(dataset.x.to(device), dataset.edge_index.to(device))
    mse_loss = criterion(pred, dataset.y.to(device))
    print('MSE loss on test set:', mse_loss.item())

上面的代码演示了如何使用PyTorch Geometric中的GCN模型进行图神经网络回归，其他模型的用法类似，只需要根据实际任务需求进行调整。