设计节点类

-上帝之手- 2023-01-12 14:59:15

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本文主要以Deep Graph Library（DGL）为基础，利用图神经网络来进行图节点分类任务。本篇针对的图为同构图。 1. DGL 介绍 DGL是一个python包，用以在现有的深度学习框架上（包括Pytorch、MXNet和TensorFlow）来实现图神经网络系列模型。它提供了对消息传递的通用控制，通过自动批处理和高度调整的稀疏矩阵内核进行速度优化，以及多 GPU/CPU 训练以扩展到数亿个节点和边缘的图形。DGL拥有丰富的文档及相关接口，而且文档有中文版本，十分容易学习和上手。DGL的gith

图是信息的最佳表示方式。在一个图中，有通过边（谓之“关系”）连接起来的节点（谓之“实体”）。想一想，你的Facebook社交网络是个什么样子的：以你为中心连接上你的朋友们，他们又以不同的方式相互联系。在表格中表示这些信息的方式是有些随意（或者不好的），社交关系并不是像一排排规矩的摆在桌子上的东西，而是像下图这样的： Facebook 社交网络；金色的边你的社交关系；灰色的边是你的朋友之间的关...

在本文中，我们将一个CSV文件转换为数据对象，然后使用PyTorch为节点分类任务构建基于图的神经网络。并且训练了两种不同类型的神经网络——多层感知器(MLP)和图卷积网络(GCN)。结果表明，GCN模型在该数据集上的表现明显优于MLP模型。本文介绍的主要流程是我们训练图神经网络的基本流程，尤其是前期的数据处理和加载，通过扩展本文的基本流程可以应对几乎所有图神经网络问题。作者：Claudia Ng。

多个个节点在获取数据库中的任务时，会存在多个节点的同步获取而导致的任务多次处理情况。因此，如果想要避免重复执行任务，必须找到合适的解决方案。下面，主要介绍项目中用到的解决方案：第一，假设存在一个任务uploadFileTask线程，专门用于上传文件，而文件路径及其信息存放在tb_upload_file_task表中。第二，为了实现一个任务只被一个节点获取到，

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