PyTorch Geometric (PyG) 是一个基于 PyTorch 的几何深度学习扩展库,专门用于处理图结构数据。它提供了多种图神经网络层,如图卷积层 (GCNConv),以及易于使用的数据加载器和多 GPU 支持。这些特性使得 PyTorch Geometric 非常适合科研应用,特别是在需要处理复杂图结构数据的领域,如分子表示学习、图分类、节点/边分类等。以下是 PyTorch Geometric 在科研中的一些应用:
- 图神经网络模型和实验:PyTorch Geometric 是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具,适用于链接预测等任务。
- 数据准备和预处理:PyTorch Geometric 提供了数据加载和预处理的工具,支持批处理,适用于大规模图数据的处理。
- 模型训练和评估:PyTorch Geometric 可以与 PyTorch Lightning 集成,简化训练过程,提供监控和调整超参数的工具。
综上所述,PyTorch Geometric 的灵活性和高效性使其成为科研中处理图结构数据的理想选择。