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图神经网络入门示例：使用PyTorch Geometric 进行节点分类

基于图的神经网络是强大的模型，可以学习网络中的复杂模式。在本文中，我们将介绍如何为同构图数据构造PyTorch Data对象，然后训练不同类型的神经网络来预测节点所属的类。这种类型的预测问题通常被称为节点分类。

我们将使用来自Benedek Rozemberczki, Carl Allen和Rik Sarkar于2019年发布的“Multi-scale Attributed Node Embedding”论文中的Facebook Large Page-Page Network¹数据集。

该数据集包含22,470个Facebook页面，按主题分为四类。由不同大小的特征向量表示。数据集还包含Facebook pages 上跟随其他page的信息。网络中有171,992个链接或边。

数据集

第一步是从URL下载数据集。如果手动下载也是可以的，我们这里是为了方便演示

  1.  wget https://snap.stanford.edu/data/facebook_large.zip

解压后的数据集包含三个独立的文件:

musae_facebook_edges.csv:该文件包含具有两列的Facebook页面之间的连接图，表示id_1和id_2列是相互连接的，最直接的说法就是图的边。

musae_facebook_target.csv:该文件包含数据集中22,470个Facebook Page的描述和类型。我们试图预测的标签是page_type列，这是一个多类标签，它将每个Facebook页面分为四个类之一,这就是我们图数据的节点。

musae_facebook_features.json:这个文件包含每个Facebook Page的特征向量。键是上面文件的节点id，值是特征向量。

创建PyTorch同构数据对象

为了在PyTorch中训练神经网络，我们必须创建一个数据对象。由于我们的数据集包含相同类型的所有节点，我们将创建一个描述同构图的数据对象。

说明：如果数据集包含多种类型的节点或边，则需要创建一个描述异构图的HeteroData数据对象。

第一步是使用pandas读取CSV文件中的节点数据作然后从json文件中提取特征

但是我们导入JSON文件后发现特征向量大小不一致，嵌入的大小从3到31个不等。

一半情况下模型都期望节点属性或特征具有一致的大小，因此我们需要一些特征转操作。我们将从节点特征中创建张量。由于嵌入的最大大小是31，所以以最大值为例

如果一个节点的特征小于31，将用值0填充剩余的元素。然后，对每个节点的特征进行归一化。下面是所有的代码：

  1.  from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
  2.  
  3.  def load_node_csv(path, index_col, **kwargs):
  4.    df = pd.read_csv(path, **kwargs)
  5.    mapping = {i: node_id for i, node_id in enumerate(df[index_col].unique())}
  6.  
  7.    # Load node features
  8.    with open(os.path.join(data_dir, "musae_facebook_features.json"), "r") as json_file:
  9.      features_data = json.load(json_file)
  10.  
  11.    xs = []
  12.    for index, node_id in mapping.items():
  13.      features = features_data.get(str(index), [])
  14.      if features:
  15.        # Create tensor from feature vector
  16.        features_tensor = torch.tensor(features, dtype=torch.float)
  17.        xs.append(features_tensor)
  18.      else:
  19.        xs.append(torch.zeros(1, dtype=torch.float))
  20.      
  21.    # Pad features to have vectors of the same size
  22.    padded_features = pad_sequence([torch.tensor(seq) for seq in xs], batch_first=True, padding_value=0)
  23.    mask = padded_features != 0 # mask to indicate which features were padded
  24.    
  25.    # Create tensor of normaized features for nodes
  26.    mean = torch.mean(padded_features[mask].float())
  27.    std = torch.std(padded_features[mask].float())
  28.  
  29.    x = (padded_features - mean) / (std + 1e-8)  # final x tensor with normalized features
  30.  
  31.    return x
  32.  
  33.  x = load_node_csv(path=os.path.join(data_dir, "musae_facebook_target.csv"), index_col="facebook_id")

上面创建了包含22,470个Facebook Page的特征向量的张量x。

下面就是加载边的数据，也就是建立节点直接的连接

  1.  def load_edge_csv(path, src_index_col, dst_index_col, **kwargs):
  2.    df = pd.read_csv(path, **kwargs)
  3.  
  4.    src = df[src_index_col].values
  5.    dst = df[dst_index_col].values
  6.    edge_index = torch.tensor([src, dst])
  7.  
  8.    return edge_index
  9.  
  10.  edge_index = load_edge_csv(path=os.path.join(data_dir, "musae_facebook_edges.csv"), src_index_col="id_1", dst_index_col="id_2")

得到了一个长度为2的PyTorch张量，一个用于源节点，另一个用于目标节点，总计171,002条边。

清理完数据并将其转换为正确的类型后，我们现在可以为同构图创建PyTorch data对象了:

  1.  # Create homogeneous graph using PyTorch's Data object
  2.  data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y)

结果数据对象包含22,470个节点，每个节点由大小为31的特征向量表示，在删除重复项和自循环后，节点之间有171,002条边:

  1.  >>> Data(x=[22470, 31], edge_index=[2, 171002], y=[22470])

分割数据

为了训练和验证，数据集被分成70%用于训练和30%用于测试，前15,728个节点用于训练，最后6,742个节点用于测试集。

  1.  # Calculate no. of train nodes
  2.  num_nodes = data.num_nodes
  3.  train_percentage = 0.7
  4.  num_train_nodes = int(train_percentage * num_nodes)
  5.  
  6.  # Create a boolean mask for train mask
  7.  train_mask = torch.zeros(num_nodes, dtype=torch.bool)
  8.  train_mask[: num_train_nodes] = True
  9.  
  10.  # Add train mask to data object
  11.  data.train_mask = train_mask
  12.  
  13.  # Create a boolean mask for test mask
  14.  test_mask = ~data.train_mask
  15.  data.test_mask = test_mask

我们使用mask来标识训练和验证集

  1.  >>> Data(
  2.    x=[22470, 31], 
  3.    edge_index=[2, 171002], 
  4.    y=[22470], 
  5.    num_classes=4, 
  6.    train_mask=[22470], 
  7.    test_mask=[22470]
  8.  )

训练神经网络

我们现在已经可以训练模型了。下面将训练两种不同类型的神经网络，并对它们进行比较。

在训练模型之前我们可以先可视化节点是什么样的

在上面的图表中，似乎有两个大团，但类别区分并不明显。

1、多层感知网络(MLP)

作为对比，我们先训练一个最基础的mlp看看表现

  1.  from torch.nn import Linear
  2.  import torch.nn.functional as F
  3.  
  4.  class MLP(torch.nn.Module):
  5.    def __init__(self):
  6.      super().__init__()
  7.      torch.manual_seed(123)
  8.      self.lin1 = Linear(data.num_features, 32)
  9.      self.lin2 = Linear(32, 32)
  10.      self.lin3 = Linear(32, 16)
  11.      self.lin4 = Linear(16, 8)
  12.      self.lin5 = Linear(8, data.num_classes)
  13.  
  14.    def forward(self, x):
  15.      x = self.lin1(x)
  16.      x = F.relu(x)
  17.      x = self.lin2(x)
  18.      x = F.relu(x)
  19.      x = self.lin3(x)
  20.      x = F.relu(x)
  21.      x = self.lin4(x)
  22.      x = F.relu(x)
  23.      x = self.lin5(x)
  24.      x = torch.softmax(x, dim=1)
  25.  
  26.      return x

创建对象

  1.  class_weights = torch.tensor([1 / i for i in df_agg_classes["proportion"].values], dtype=torch.float)
  2.  model = MLP()
  3.  criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights)
  4.  optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)

最终的结构如下：

  1.  >>> MLP(
  2.    (lin1): Linear(in_features=31, out_features=32, bias=True)
  3.    (lin2): Linear(in_features=32, out_features=32, bias=True)
  4.    (lin3): Linear(in_features=32, out_features=16, bias=True)
  5.    (lin4): Linear(in_features=16, out_features=8, bias=True)
  6.    (lin5): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
  7.  )

训练循环：

  1.  def train():
  2.    model.train()
  3.    optimizer.zero_grad()  # Clear gradients
  4.    out = model(data.x)  # Perform a single forward pass
  5.    loss = criterion(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])  # Compute loss from training data
  6.    loss.backward()  # Derive gradients
  7.    optimizer.step()  # Update parameters 
  8.    return loss

我们训练1000个epoch

  1.  for epoch in range(1, 1001):
  2.    loss = train()
  3.    print(f"Epoch: {epoch:03d}, loss: {loss:.4f}")

然后是验证代码：

  1.  def test():
  2.    model.eval()
  3.    out = model(data.x)
  4.    pred = out.argmax(dim=1)  # Select class with the highest probability
  5.    test_correct = pred[data.test_mask] == data.y[data.test_mask]  # Compare to ground truth labels
  6.    test_acc = int(test_correct.sum()) / int(data.test_mask.sum())  # Calculate fraction of correct predictions
  7.    return test_acc

在测试集上，MLP模型的准确率得分为0.4562，因此该模型能够正确分类46%的节点。

我们可以通过使用TSNE将预测转换为二维并绘制出来，从而将其可视化:

  1.  def visualize(h, color):
  2.    z = TSNE(n_components=2).fit_transform(h.detach().cpu().numpy())
  3.    plt.figure(figsize=(10, 10))
  4.    plt.xticks([])  # create an empty x axis
  5.    plt.yticks([])  # create an empty y axis
  6.    plt.scatter(z[:, 0], z[:, 1], s=70, c=color, cmap="Set2")

可以看到用MLP模型预测的类别之间没有明显的分离。这里的MLP模型是基于特征向量进行训练的，并且不包含节点之间链接的任何信息。

2、图卷积网络(GCN)

让我们看看如果我们保持大多数参数相同，训练一个图卷积网络(GCN)模型。

  1.  from torch_geometric.nn import GCNConv
  2.  
  3.  class GCN(torch.nn.Module):
  4.    def __init__(self):
  5.      super().__init__()
  6.      torch.manual_seed(123)
  7.      self.conv1 = GCNConv(data.num_features, 32)
  8.      self.conv2 = GCNConv(32, 32)
  9.      self.conv3 = GCNConv(32, 16)
  10.      self.conv4 = GCNConv(16, 8)
  11.      self.conv5 = GCNConv(8, data.num_classes)
  12.  
  13.    def forward(self, x, edge_index):
  14.      x = self.conv1(x, edge_index)
  15.      x = F.relu(x)
  16.      x = self.conv2(x, edge_index)
  17.      x = F.relu(x)
  18.      x = self.conv3(x, edge_index)
  19.      x = F.relu(x)
  20.      x = self.conv4(x, edge_index)
  21.      x = F.relu(x)
  22.      x = self.conv5(x, edge_index)
  23.      x = F.log_softmax(x, dim=1)
  24.      return x

剩下的代码基本类似

  1.  model = GCN()
  2.  criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights)
  3.  optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)
  4.  
  5.  def train():
  6.    model.train()
  7.    optimizer.zero_grad()  # Clear gradients
  8.    out = model(data.x, data.edge_index)  # Perform a single forward pass
  9.    loss = criterion(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])  # Compute losses from training data
  10.    loss.backward()  # Derive gradients
  11.    optimizer.step()  # Update parameters
  12.    return loss
  13.  
  14.  for epoch in range(1, 1001):
  15.    loss = train()
  16.    print(f"Epoch: {epoch:03d}, Loss: {loss:.4f}")

模型验证

  1.  def test():
  2.    model.eval()
  3.    out = model(data.x, data.edge_index)  # Pass in features and edges
  4.    pred = out.argmax(dim=1)  # Get predicted class
  5.    test_correct = pred[data.test_mask] == data.y[data.test_mask]  # Count correct predictions
  6.    test_acc = int(test_correct.sum()) / int(data.test_mask.sum())  # Get proportion of correct predictions
  7.    return test_acc

GCN模型能对测试集中80%的节点进行正确分类!让我们把它画出来:

可以看到显示了很好的颜色/类别分离，特别是在图表的中心到右边。这表明带有特征和边缘数据的GCN模型能够较好地对节点进行分类。

总结

在本文中，我们将一个CSV文件转换为数据对象，然后使用PyTorch为节点分类任务构建基于图的神经网络。并且训练了两种不同类型的神经网络——多层感知器(MLP)和图卷积网络(GCN)。结果表明，GCN模型在该数据集上的表现明显优于MLP模型。

本文介绍的主要流程是我们训练图神经网络的基本流程，尤其是前期的数据处理和加载，通过扩展本文的基本流程可以应对几乎所有图神经网络问题。

作者：Claudia Ng

标签： 深度学习 pytorch 图神经网络
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“图神经网络入门示例：使用PyTorch Geometric 进行节点分类”的评论:

简放视野 简放视野 19 天前

利用节点特征进行节点分类，可运行的完整代码

https://ifwind.github.io/2021/06/20/%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E4%B8%8B%E6%B8%B8%E4%BB%BB%E5%8A%A11-%E5%88%A9%E7%94%A8%E8%8A%82%E7%82%B9%E7%89%B9%E5%BE%81%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E8%8A%82%E7%82%B9%E5%88%86%E7%B1%BB/

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