Graph Wavelet Neural Network 开源项目指南

项目基础介绍

项目名称: Graph Wavelet Neural Network
主要编程语言: Python
本项目是一个基于PyTorch实现的“图波浪神经网络”(Graph Wavelet Neural Network, GWNN)，来源于ICLR 2019的论文。它创新性地利用了图波浪变换来改进传统谱图卷积神经网络的局限，特别是在依赖于图傅立叶变换的方法上。图波浪变换通过快速算法获得，无需昂贵的矩阵特征分解，且波浪核稀疏、节点域局部化，这为图卷积带来了高效性和更好的可解释性。此框架已在Cora、Citeseer和PubMed等基准数据集上的图半监督分类任务中展现出优越性能。

新手使用注意事项及解决方案

1. 环境配置问题

问题描述: 安装依赖库时遇到版本不兼容的问题。 解决步骤:

• 首先，确保Python环境是3.5.2或更高版本。
• 查阅项目的requirements.txt文件，列出所有必需的库及其版本。
• 使用pip安装指定版本的库，例如，对于torch，命令可以是pip install torch==1.1.0，以保证与其他库的兼容性。
• 如遇特定库安装困难，考虑使用conda环境进行更稳定的管理。

2. 数据准备问题

问题描述: 不清楚如何正确准备图数据的边缘列表和特征矩阵。 解决步骤:

• 项目要求图数据以CSV形式存储边信息，每行表示一条边，两节点间由逗号分隔，并从索引0开始。
• 特征矩阵应转换为稀疏二进制JSON文件，每个节点作为键，其特征索引为值，值为一个包含列索引的列表。
• 对于新手，参考项目中的input/目录下的示例数据结构，确保自己的数据遵循同样格式。

3. 运行代码出错：找不到模型的实现或配置

问题描述: 在尝试运行预训练模型或脚本时，遇到了模块或类未找到的错误。 解决步骤:

• 确保已经克隆整个仓库，并没有遗漏任何子模块。
• 检查代码路径是否正确导入了模块，特别是自定义的网络结构部分。
• 若涉及到特定的模型实现，确认该实现位于预期的文件夹内，并检查是否有更新导致文件名或路径变动。
• 查阅项目的README.md文档，其中可能包含了关于如何正确调用各个部分的说明。

通过以上步骤，新手能够较为顺利地入门并避免一些常见的初始化难题。记得利用项目文档和社区资源，如遇到具体代码执行中的疑问，及时查看项目讨论区或提交GitHub issue寻求帮助。