jinmaodao1990的专栏

Writing Science How to Write Papers That Get Cited and Proposals That Get Funded

这是一个TensorFlow的基本用法入门版 使用的是Python 3.6.3 + Tensorflow 1.8.0，所以和参考文档中的略有不同 # 文件简介 1、hello.py是第一个程序，日常hello world； 2、matmul.py是第二个程序，简单的矩阵乘法； 3、InteractiveSession是第三个程序，交互式使用； 由于ipython安装有点问题，目前不能用，代码没问题，用.py版验证过了 4、variables.py演示了如何使用变量实现一个简单的计数器； 5、fetch.py，在之前的例子里, 我们只取回了单个节点 state, 但是你也可以取回多个 tensor； 6、feed,py，TensorFlow 还提供了 feed 机制, 该机制 可以临时替代图中的任意操作中的 tensor 可以对图中任何操作提交补丁, 直接插入一个 tensor. 7、TensorFlow_MNIST文件夹里是mnist的程序 基础入门版是mnist_simple， 高级版是mnist_advanced

# GPF ## 一、GPF（Graph Processing Flow）：利用图神经网络处理问题的一般化流程 1、图节点预表示：利用NE框架，直接获得全图每个节点的Embedding; 2、正负样本采样：（1）单节点样本；（2）节点对样本； 3、抽取封闭子图：可做类化处理，建立一种通用图数据结构; 4、子图特征融合：预表示、节点特征、全局特征、边特征; 5、网络配置：可以是图输入、图输出的网络；也可以是图输入，分类/聚类结果输出的网络; 6、训练和测试; ## 二、主要文件： 1、graph.py：读入图数据; 2、embeddings.py：预表示学习; 3、sample.py：采样; 4、subgraphs.py/s2vGraph.py：抽取子图; 5、batchgraph.py：子图特征融合; 6、classifier.py：网络配置; 7、parameters.py/until.py:参数配置/帮助文件; ## 三、使用 1、在parameters.py中配置相关参数（可默认）； 2、在example/文件夹中运行相应的案例文件--包括链接预测、节点状态预测； 以链接预测为例： ### 1、导入配置参数 ```from parameters import parser, cmd_embed, cmd_opt``` ### 2、参数转换 ``` args = parser.parse_args() args.cuda = not args.noCuda and torch.cuda.is_available() torch.manual_seed(args.seed) if args.cuda: torch.cuda.manual_seed(args.seed) if args.hop != 'auto': args.hop = int(args.hop) if args.maxNodesPerHop is not None: args.maxNodesPerHop = int(args.maxNodesPerHop) ``` ### 3、读取数据 ``` g = graph.Graph() g.read_edgelist(filename=args.dataName, weighted=args.weighted, directed=args.directed) g.read_node_status(filename=args.labelName) ``` ### 4、获取全图节点的Embedding ``` embed_args = cmd_embed.parse_args() embeddings = embeddings.learn_embeddings(g, embed_args) node_information = embeddings #print node_information ``` ### 5、正负节点采样 ``` train, train_status, test, test_status = sample.sample_single(g, args.testRatio, max_train_num=args.maxTrainNum) ``` ### 6、抽取节点对的封闭子图 ``` net = until.nxG_to_mat(g) #print net train_graphs, test_graphs, max_n_label = subgraphs.singleSubgraphs(net, train, train_status, test, test_status, args.hop, args.maxNodesPerHop, node_information) print('# train: %d, # test: %d' % (len(train_graphs), len(test_graphs))) ``` ### 7、加载网络模型，并在classifier中配置相关参数 ``` cmd_args = cmd_opt.parse_args() cmd_args.feat_dim = max_n_label + 1 cmd_args.attr_dim = node_information.shape[1] cmd_args.latent_dim = [int(x) for x in cmd_args.latent_dim.split('-')] if len(cmd_args.latent_dim) == 1: cmd_args.latent_dim = cmd_args.latent_dim[0] model = classifier.Classifier(cmd_args) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.learningRate) ``` ### 8、训练和测试 ``` train_idxes = list(range(len(train_graphs))) best_loss = None for epoch in range(args.num_epochs): random.shuffle(train_idxes) model.train() avg_loss = loop_dataset(train_graphs, model, train_idxes, cmd_args.batch_size, optimizer=optimizer) print('\033[92maverage training of epoch %d: loss %.5f acc %.5f auc %.5f\033[0m' % (epoch, avg_loss[0], avg_loss[1], avg_loss[2])) model.eval&#40;&#41; test_loss = loop_dataset(test_graphs, model, list(range(len(test_graphs))), cmd_args.batch_size) print('\033[93maverage test of epoch %d: loss %.5f acc %.5f auc %.5f\033[0m' % (epoch, test_loss[0], test_loss[1], test_loss[2])) ``` ### 9、运行结果 ``` average test of epoch 0: loss 0.62392 acc 0.71462 auc 0.72314 loss: 0.51711 acc: 0.80000: 100%|███████████████████████████████████| 76/76 [00:07<00:00, 10.09batch/s] average training of epoch 1: loss 0.54414 acc 0.76895 auc 0.77751 loss: 0.37699 acc: 0.79167: 100%|█████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 34.07batch/s] average test of epoch 1: loss 0.51981 acc 0.78538 auc 0.79709 loss: 0.43700 acc: 0.84000: 100%|███████████████████████████████████| 76/76 [00:07<00:00, 9.64batch/s] average training of epoch 2: loss 0.49896 acc 0.79184 auc 0.82246 loss: 0.63594 acc: 0.66667: 100%|█████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 28.62batch/s] average test of epoch 2: loss 0.48979 acc 0.79481 auc 0.83416 loss: 0.57502 acc: 0.76000: 100%|███████████████████████████████████| 76/76 [00:07<00:00, 9.70batch/s] average training of epoch 3: loss 0.50005 acc 0.77447 auc 0.79622 loss: 0.38903 acc: 0.75000: 100%|█████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 34.03batch/s] average test of epoch 3: loss 0.41463 acc 0.81132 auc 0.86523 loss: 0.54336 acc: 0.76000: 100%|███████████████████████████████████| 76/76 [00:07<00:00, 9.57batch/s] average training of epoch 4: loss 0.44815 acc 0.81711 auc 0.84530 loss: 0.44784 acc: 0.70833: 100%|█████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 28.62batch/s] average test of epoch 4: loss 0.48319 acc 0.81368 auc 0.84454 loss: 0.36999 acc: 0.88000: 100%|███████████████████████████████████| 76/76 [00:07<00:00, 10.17batch/s] average training of epoch 5: loss 0.39647 acc 0.84184 auc 0.89236 loss: 0.15548 acc: 0.95833: 100%|█████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 28.62batch/s] average test of epoch 5: loss 0.30881 acc 0.89623 auc 0.95132 ```

Asp.Net步入4.0的时代了，MVC4.0出来的新特性很是犀利，各种犀利。分享一下，大家愿意涉足的就了解一哈。MVC 4.0新出的特性可谓关注最强烈的就是Web API