趋近智
在建立了高级图神经网络的理论基础和训练方法之后,我们现在转向这些模型的构建、优化和部署的实际考量。本章将着重把理论知识转化为高效实用的代码。
您将学会运用知名GNN库的专用功能,特别是PyTorch Geometric (PyG)和Deep Graph Library (DGL)。我们将研究提高计算性能的方法,包括高效的稀疏矩阵操作和GPU加速策略,这些对于处理大型图数据集非常重要。此外,本章还涵盖实际操作,如调试GNN实现、可视化图结构和嵌入、对模型性能进行基准测试,以及将GNN集成到生产工作流中的考量。目标是让您掌握有效实现和改进复杂GNN解决方案所需的技能。
5.1 深度图库 (DGL) 高级功能
5.2 PyTorch Geometric (PyG) 高级功能
5.3 GNN的高效稀疏矩阵操作
5.4 GPU加速与内存管理
5.5 图神经网络的调试与可视化
5.6 基准测试与性能调优
5.7 图神经网络在生产系统中的应用
5.8 实践操作:优化GNN的实现
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