GraphVite

通用高性能图表学习系统
授权协议 Apache-2.0
开发语言 C/C++
所属分类 神经网络/人工智能、 机器学习/深度学习
软件类型 开源软件
地区 国产
投 递 者 柳逸春
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

GraphVite 是一个通用图表嵌入引擎,用于在各种应用中进行高速和大规模嵌入式学习。GraphVite 支持多 GPU 并行,在百万节点的图上,只需要一分钟左右的时间学习节点的表示。GraphVite 为 3 类应用提供完整的训练和评估管道:节点嵌入(Node Embedding)、知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding)和高维数据图表可视化(Graph&High-dimensional data visualization)。

此项目还包括 9 个流行的模型,以及它们在一些标准数据集上的效果。

  • GraphVite重新实现了DeepWalk,LINE,Node2vec等方法,速度提高了几十倍,的确牛,不知道啥时候也能把我们等方法也实现上去,哈哈。 这个Tangjian实验室提出了LINE,面向大规模的网络表示学习方法,同一时期,Tangjie也提出了另一个NetSMF,也是很不错。但是相比之下,还是GraphVite速度更快,支持方法也更广泛。实际上这三种方法DeepWalk,LINE,N

  • GraphVite有两种方式,一种是使用Python接口,一种是使用命令行的方式。上两篇博客分别介绍了使用命令行和Python接口的方式。现在介绍下, 1.随机生成一个graph,这里使用networkx里的工具,生成一个BA无标度的图,并保存为edge_list格式, import networkx as nx G = nx.barabasi_albert_graph(100, 2) nx.wr

  • 测试Graphvite实现的DeepWalk的表示学习在BlogCatalog中的效果。 In [2]: import graphvite as gv In [3]: import graphvite.application as gap In [4]: app = gap.GraphApplication(dim=128) In [5]: app.load(file_name=gv.datase

  • 下载正常安装GraphVite不容易,如果你可以轻松安装,的确是运气很好。需要gcc版本,conda版本,机器环境刚好与作者相符合才行。 然后运行,基本的示例 graphvite baseline quick start 如果PyTorch版本太低,会报错 AttributeError: module 'torch' has no attribute ‘as_tensor' 如果PyTorch版本

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  • 主要作者:@徐英凯|闪银机器学习工程师 审校顾问:@卢誉声|Autodesk 软件研发工程师、@高扬|欢聚时代资深大数据技术专家、@罗远飞|第四范式机器学习工程师 Toolbox C/C++ Vowpal Wabbit MultiBoost Shogun Java Mahout Weka Mallet JSAT Python Scikit-learn PyBrain nltk Theano Pyl

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