Pytorch結合PyG實現MLP的方法是什么

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導入庫和數據

首先，我們需要導入PyTorch和PyG庫，然后準備好我們的數據。例如，我們可以使用以下方式生成一個簡單的隨機數據集：

from torch.utils.data import random_split
from torch_geometric.datasets import TUDataset
dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES')
train_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [len(dataset) - 1000, 1000])

其中，TUDataset 是PyG提供的圖形數據集之一。這里我們選擇了 ENZYMES 數據集并存儲到 /tmp/ENZYMES 文件夾中。然后我們將該數據集分成訓練集和測試集，其中訓練集包含所有數據減去最后1000個數據，測試集則為最后1000個數據。

定義模型結構

接下來，我們需要定義MLP模型的結構。通過PyTorch和PyG，我們可以自己定義完整的MLP模型或者利用現有的庫函數快速構建模型。在這里，我們將使用 torch.nn.Sequential 函數逐層堆疊多個線性層來實現MLP模型。以下是MLP模型定義的示例代碼：

import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import MLP
class Net(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels, num_layers=3):
        super(Net, self).__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.mlp = MLP([in_channels] + [hidden_channels] * (num_layers-1) + [out_channels])
    def forward(self, x):
        return self.mlp(x)

上述代碼中，我們定義了一個 Net 類用于構建MLP網絡，接收輸入通道數、隱藏層節點數、輸出通道數以及MLP層數作為參數。例如，我們可以按照以下方式創建一個擁有 4 層、128 個隱藏節點、并將度為圖結構作為輸入的MLP模型：

model = Net(in_channels=dataset.num_node_features, hidden_channels=128, out_channels=dataset.num_classes, num_layers=4)

定義訓練函數

然后，我們需要定義訓練函數來訓練我們的MLP神經網絡。在這里，我們將使用交叉熵損失和Adam優化器進行訓練，并在每一個epoch結束時計算準確率并打印出來。以下是訓練函數的示例代碼：

import torch.optim as optim
from torch_geometric.data import DataLoader
from tqdm import tqdm
def train(model, loader, optimizer, loss_fn):
    model.train()
    correct = 0
    total_loss = 0
    for data in tqdm(loader, desc='Training'):
        optimizer.zero_grad()
        out = model(data.x)
        pred = out.argmax(dim=1)
        loss = loss_fn(out, data.y)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item() * data.num_graphs
        correct += pred.eq(data.y).sum().item()
    return total_loss / len(loader.dataset), correct / len(loader.dataset)

在上述代碼中，我們遍歷加載器中的每個數據批次，并對模型進行培訓。對于每個圖數據批次，我們計算網絡輸出、預測和損失，然后通過反向傳播來更新權重。最后，我們將總損失和正確率記錄下來并返回。

定義測試函數

接下來，我們還需要定義測試函數來測試我們的MLP神經網絡性能表現。我們將利用與訓練函數相同的輸出參數進行測試，并打印出最終的測試準確率。以下是測試函數的示例代碼：

def test(model, loader, loss_fn):
    model.eval()
    correct = 0
    total_loss = 0
    with torch.no_grad():
        for data in tqdm(loader, desc='Testing'):
            out = model(data.x)
            pred = out.argmax(dim=1)
            loss = loss_fn(out, data.y)
            total_loss += loss.item() * data.num_graphs
            correct += pred.eq(data.y).sum().item()
    return total_loss / len(loader.dataset), correct / len(loader.dataset)

在上述代碼中，我們對測試數據集中的所有數據進行了循環，并計算網絡的輸出和預測。我們記錄下總損失和正確分類的數據量，并返回損失和準確率之間的比率（我們使用該比率而不是精度來反映測試表現通常較小）。

訓練模型并評估訓練結果

最后，我們可以使用前面定義過的函數來定義主函數，從而完成MLP神經網絡的訓練和測試。以下是主函數的示例代碼：

if __name__ == '__main__':
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    model = Net(in_channels=dataset.num_node_features, hidden_channels=128, out_channels=dataset.num_classes, num_layers=4).to(device)
    loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
    test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=128)
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
    loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
    for epoch in range(1, 201):
        train_loss, train_acc = train(model, loader, optimizer, loss_fn)
        test_loss, test_acc = test(model, test_loader, loss_fn)
        print(f'Epoch {epoch:03d}, Train Loss: {train_loss:.4f}, Train Acc: {train_acc:.4f}, '
              f'Test Loss: {test_loss:.4f}, Test Acc: {test_acc:.4f}')

通過上述代碼，我們就可以完成MLP神經網絡的訓練和測試。我們使用 DataLoader 函數進行數據加載，設置學習率、損失函數、訓練輪數等超參數。最后，我們可以在屏幕上看到每個時代的準確率和損失值，并通過它們評估模型的訓練表現。

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