资源浏览查阅178次。pna:PyTorch，DGL和PyTorchGeometric中图神经网络的主要邻域聚合的实现,主要邻里聚集在PyTorch，DGL和PyTorchGeometric中实现图网的主要邻域聚合。概述我们提供PyTorch，DGL和PyTorchGeometric框架中的主要邻域聚合（PNA）的实现，以及用于生成和运行多任务基准的脚本，用于运行实际基准的脚本，灵活的PyTorchGNN框架以及其他实现用于比较的模型。该存储库的组织方式如下：models包含：pytorch包含在PyTorch中实现的各种GNN模型：聚合器，缩放器和PNA层（pna）的实现可以与任何类型的图卷积一起使用的灵活GNN框架（gnn_framework.py）本文中用于比较的其他GNN模型的实现，即GCN，GAT，GIN和MPNNdgl包含通过实现的PNA模型：聚合器，缩放器和层。pytorch_geometric包含通过实现的PNA模型：聚合器，缩放器和图层。更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道