Graph Transformer PyTorch 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

graph-transformer-pytorch/
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
├── graph_transformer_pytorch
│   ├── __init__.py
│   ├── attention.py
│   ├── graph_transformer.py
│   └── utils.py
└── examples
    └── example.py

• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• graph_transformer_pytorch: 核心模块目录。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
  • attention.py: 注意力机制实现。
  • graph_transformer.py: Graph Transformer 模型实现。
  • utils.py: 工具函数。
• examples: 示例代码目录。
  • example.py: 使用 Graph Transformer 的示例代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 examples/example.py。该文件展示了如何使用 Graph Transformer 模型。以下是示例代码的简要介绍：

import torch
from graph_transformer_pytorch import GraphTransformer

# 初始化模型
model = GraphTransformer(
    dim=256,
    depth=6,
    edge_dim=512,
    with_feedforwards=True,
    gated_residual=True,
    rel_pos_emb=True
)

# 生成示例数据
nodes = torch.randn(1, 128, 256)
edges = torch.randn(1, 128, 128, 512)
mask = torch.ones(1, 128).bool()

# 模型前向传播
nodes, edges = model(nodes, edges, mask=mask)

# 输出结果
print(nodes.shape)  # (1, 128, 256)

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过修改 examples/example.py 中的参数来调整模型的配置。例如：

model = GraphTransformer(
    dim=256,          # 节点嵌入维度
    depth=6,          # 层数
    edge_dim=512,     # 边嵌入维度
    with_feedforwards=True,  # 是否使用前馈网络
    gated_residual=True,     # 是否使用门控残差
    rel_pos_emb=True         # 是否使用相对位置嵌入
)

通过调整这些参数，可以定制化 Graph Transformer 模型的行为。