SecretFlow 图神经网络拆分学习功能验证与问题分析

概述

在验证 SecretFlow 1.11.0b1 版本的图神经网络(GNN)拆分学习功能时，发现文档中的示例代码存在若干实现问题。本文将详细分析这些问题，并提供可行的解决方案。

数据集加载问题

文档中提到的使用 load_cora 函数加载数据集的方式无法正常工作。经检查 SecretFlow 的源代码，发现 utils/simulation/datasets.py 文件中确实没有定义该函数。这是一个文档与代码实现不一致的问题。

解决方案

建议采用文档中提到的另一种标准方式处理数据集：

1. 从公开数据源下载原始 Cora 数据集
2. 使用标准数据处理流程进行预处理
3. 将处理后的数据转换为 SecretFlow 可用的格式

训练进度显示问题

在模型训练过程中，进度条无法正常显示。这可能是由于 SecretFlow 的多方计算框架与标准进度条库的兼容性问题导致的。

临时解决方案

可以暂时禁用进度条显示，通过日志输出方式监控训练进度。或者考虑使用 SecretFlow 提供的专用监控接口来跟踪训练过程。

功能验证结果

除上述问题外，图神经网络拆分学习的核心功能验证通过：

• 成功实现了数据在不同参与方之间的安全分割
• 模型训练过程能够正常执行
• 预测功能工作正常
• 隐私保护机制符合预期

改进建议

1. 文档应明确标注 load_cora 函数的不可用性，并提供完整的数据处理示例
2. 增加对训练监控方式的说明
3. 补充更多关于图神经网络拆分学习原理的说明
4. 提供性能优化建议和典型应用场景

总结

SecretFlow 的图神经网络拆分学习功能整体设计合理，但在文档准确性和部分实现细节上还有改进空间。通过解决这些问题，可以显著提升用户体验和功能可靠性。