GML2023 图机器学习课程项目教程

1. 项目介绍

GML2023 是由 Xavier Bresson 教授开发的图机器学习课程项目。该项目旨在通过一系列的课程材料和代码示例，帮助学习者掌握图机器学习的基本概念和应用。课程内容涵盖了图神经网络（GNN）的基础知识、算法实现以及实际应用案例。

2. 项目快速启动

2.1 克隆项目

首先，你需要克隆 GML2023 项目到本地：

git clone https://github.com/xbresson/GML2023.git
cd GML2023

2.2 环境配置

根据你的操作系统，选择相应的环境配置文件进行安装：

2.2.1 Linux 系统

# 安装 Miniconda
curl https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -o miniconda.sh
bash miniconda.sh
source ~/.bashrc

# 克隆项目
git clone https://github.com/xbresson/GML2023.git
cd GML2023

# 安装 Python 库
conda env create -f environment_linux.yml
conda activate gnn_course
pip install --upgrade --force-reinstall scikit-learn==1.3.2

# 运行 Jupyter Notebook
jupyter notebook

2.2.2 macOS (Intel 芯片)

# 安装 Miniconda
curl https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh -o miniconda.sh
bash miniconda.sh
source ~/.bashrc

# 克隆项目
git clone https://github.com/xbresson/GML2023.git
cd GML2023

# 安装 Python 库
conda env create -f environment_osx_intel.yml
conda activate gnn_course
pip install --upgrade --force-reinstall scikit-learn==1.3.2

# 运行 Jupyter Notebook
jupyter notebook

2.2.3 macOS (M 芯片)

# 安装 Miniconda
curl https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh -o miniconda.sh
bash miniconda.sh
source ~/.bashrc

# 克隆项目
git clone https://github.com/xbresson/GML2023.git
cd GML2023

# 安装 Python 库
conda env create -f environment_osx_arm64.yml
conda activate gnn_course
pip install --upgrade --force-reinstall scikit-learn==1.3.2

# 运行 Jupyter Notebook
jupyter notebook

2.2.4 Windows 系统

# 安装 Anaconda
https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe

# 打开 Anaconda 终端
# 安装 git
conda install git

# 克隆项目
git clone https://github.com/xbresson/GML2023.git
cd GML2023

# 安装 Python 库
conda env create -f environment_win64.yml
conda activate gnn_course

# 运行 Jupyter Notebook
jupyter notebook

3. 应用案例和最佳实践

GML2023 项目提供了多个应用案例，涵盖了图神经网络在不同领域的应用，如社交网络分析、推荐系统、生物信息学等。通过这些案例，学习者可以深入理解图机器学习的实际应用场景，并掌握如何将理论知识应用于实际问题。

4. 典型生态项目

GML2023 项目与多个开源生态项目紧密结合，如 PyTorch Geometric、DGL (Deep Graph Library) 等。这些项目为图机器学习的研究和应用提供了强大的工具支持，帮助开发者更高效地构建和训练图神经网络模型。