Jittor Geometric

jittor_geometric 是一个基于 Jittor 的几何深度学习库，主要用于图神经网络（GNN）的开发和训练。本项目提供了多种工具、数据集和神经网络模块，帮助用户构建和训练图神经网络模型。

项目结构

目录说明

• data：包含与数据处理相关的工具和类，例如数据加载器和数据预处理器，用于简化图数据的管理和处理。

• datasets：数据集loader。

• io：负责输入输出操作，例如从不同文件格式读取或写入数据。

• loader：提供多种加载器，用于管理图或批数据的加载，便于模型训练和评估。

• nn：包括专门为图任务设计的神经网络模块，可能包含用于构建 GNN 的层和架构。

• ops：包含自定义操作或函数，用于图数据的处理，例如邻接矩阵操作、采样等。

• utils：包含各种辅助函数和工具，如日志记录、配置解析和其他常用工具。

快速开始

请确保已安装所有必要的依赖项。可以查看示例脚本以快速了解不同的 GNN 模型和数据集的使用方法。

安装

conda env create -f jittor_env.yml -n myGML

使用方法

运行任意示例脚本可以使用以下命令格式：

# 异配图
python gcn_example.py

# 动态图
python tgn_example.py