【源码】基于Python和DGL的图计算实验框架MyPaGraph

项目简介

本项目是基于Python和DGL（Deep Graph Library）构建的图计算实验框架，可进行图数据的划分、存储、查询以及分布式图卷积神经网络（GCN）的训练。借助一系列模块与工具，提供图数据处理基础功能，支持分布式计算以应对大规模图数据。

项目的主要特性和功能

1. 图数据划分：具备基于PaGraph算法的图划分工具，能将大图划分为多个子图，便于分布式计算或并行处理。
2. 图数据存储和查询：实现基于DGL的存储与查询功能，可将图数据和节点信息存储在GPU和CPU上，并高效查询。
3. 分布式图卷积神经网络训练：提供基于PyTorch和DGL的分布式GCN训练脚本，可对分布式存储的图数据进行特征学习和节点分类。
4. 图数据处理工具：提供加载、预处理、分割和存储图数据的工具，支持多种图数据集和格式。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：安装Python、PyTorch以及DGL库。
2. 因假设用户已下载项目源码文件，此步骤跳过。
3. 配置环境：设置环境变量，包含DGL的分布式训练环境。
4. 运行代码：依据具体需求，选择合适的训练脚本和参数，运行代码进行图数据处理或模型训练。
5. 结果分析：根据训练结果和日志信息，分析模型性能和训练效率。

注意事项

1. 图数据格式：项目支持如Reddit、Pubmed等多种图数据集格式，需确保数据格式正确。
2. 分布式训练环境：进行分布式训练时，要设置正确的环境变量和配置。
3. 性能优化：对于大规模图数据，可能需进一步优化图划分算法和分布式训练策略以提升性能。
4. 代码调试：调试代码时，注意处理可能出现的异常和错误。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】