Aprende Aprendizaje de Grafos con PyTorch Geométrico en 21 minutos

Tabla de Contenidos

• Introducción
• Entendiendo el paquete Geométrico Polytotch
• Preparando los datos del grafo
• Implementación de aprendizaje de grafos con Pytorch Geométrico
• Aplicación 1: Aprendizaje semi-supervisado de clasificación
• Aplicación 2: Aprendizaje supervisado de clasificación de proteínas
• Conclusiones
• Recursos adicionales
• Preguntas frecuentes

Introducción

¡Hola a todos! En este artículo hablaremos sobre cómo realizar el aprendizaje de grafos utilizando el paquete geométrico Polytotch. Mi nombre es Joshua y he realizado investigaciones de pregrado sobre aprendizaje de grafos utilizando este paquete. Hoy compartiré algunos consejos y cómo empezar a hacer aprendizaje de grafos utilizando Python geométrico. En este artículo, se explorarán dos aplicaciones del uso de Pytorch Geométrico para realizar tareas básicas de aprendizaje automático. No profundizaremos en las teorías del aprendizaje de grafos, pero pueden buscarlas en Internet. Nos centraremos en cómo escribir el código de Pytorch y cómo diseñar nuestra red neuronal de grafos. Así que comencemos.

Entendiendo el paquete Geométrico Polytotch

Antes de sumergirnos en la implementación, es importante comprender qué tipo de datos almacena el paquete Geométrico Polytotch. Según la documentación, cada grafo contiene una matriz con las características de cada nodo, una conectividad de grafo en un formato especial llamado Edge_index y atributos de borde, como pesos, almacenados en una matriz de atributos de borde. Los datos objetivo se denominan data.y y su forma puede variantes según la tarea, como clasificación de nodos, clasificación de bordes o clasificación de todo el grafo. Además, los datos del grafo pueden contener una matriz de posición útil para aplicaciones relacionadas con nubes de puntos, pero no entraremos en detalles en este artículo.

Preparando los datos del grafo

Para comprender mejor cómo implementar el paquete geométrico Polytotch en situaciones reales, crearemos un nuevo objeto de datos utilizando la clase "data". En este ejemplo, imaginemos que tenemos cuatro personas en una red social y para cada nodo tendremos la edad y el nivel de ingresos de esa persona. Cuando dos personas se conocen, habrá una arista (edge) entre ellos. El objetivo que debemos predecir para cada nodo es la cantidad de horas que trabajan y los pesos de cada borde representarán el tiempo que han pasado juntos. Siguiendo las instrucciones de la documentación, crearemos la matriz X para las características de los nodos y el índice de borde (edge_index) para representar las conexiones. Además, definiremos los atributos de borde y el tensor y. Al combinar toda esta información, obtendremos un objeto de datos como resultado.

Implementación de aprendizaje de grafos con Pytorch Geométrico

Una vez que tenemos nuestros datos preparados, podemos pasar a la implementación de las dos aplicaciones de aprendizaje de grafos utilizando Pytorch Geométrico. En la primera aplicación, realizaremos una clasificación semi-supervisada utilizando el conjunto de datos de Cover. Este conjunto de datos contiene información de citación para artículos académicos y las relaciones entre los nodos representan la información de citación entre dos Papers. En este caso, estamos tratando con un solo grafo que contiene toda la información. Sin embargo, no tenemos información completa sobre todo el grafo, solo para algunos nodos y conexiones. Utilizando las conexiones conocidas, necesitamos entrenar una red neuronal de grafos para aprender el patrón y predecir las categorías de los datos no etiquetados restantes.

En la segunda aplicación, trabajaremos con un conjunto de datos de proteínas utilizando aprendizaje supervisado. En este caso, debemos clasificar los datos de proteínas en dos clases. Para preparar los datos, primero los mezclamos y luego los dividimos en conjuntos de entrenamiento y prueba. La diferencia con el conjunto de datos de Coral es que tenemos alrededor de mil grafos en lugar de uno solo. Para aprovechar la paralelización del cálculo GPU, podemos utilizar un cargador de datos para concatenar los diferentes grafos en un grafo más grande y acelerar el proceso de multiplicación de matrices.

Al implementar estas aplicaciones, utilizaremos el modelo de red neuronal convolucional de grafos (GCN) y el cálculo de propagación de grafo. Pasaremos nuestros datos al modelo, realizaremos la propagación y finalmente evaluaremos el rendimiento del modelo en los datos de prueba. En ambos casos, obtendremos resultados precisos.

Conclusiones

En este artículo, hemos explorado la implementación del aprendizaje de grafos utilizando el paquete geométrico Polytotch. Hemos cubierto dos aplicaciones populares: la clasificación semi-supervisada utilizando el conjunto de datos de Cover y la clasificación supervisada de proteínas. Hemos visto cómo preparar los datos del grafo y cómo diseñar y entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando Pytorch Geométrico. Recuerda que existen muchas más posibilidades y variantes en el aprendizaje de grafos, y te invito a explorar más sobre este interesante campo. ¡Sigue aprendiendo y experimentando!

Recursos adicionales

• Documentación de Pytorch Geométrico: link
• Conjunto de datos Cover: link
• Conjunto de datos de proteínas: link

Preguntas frecuentes

1. ¿Cómo instalo Pytorch Geométrico en mi computadora? Para instalar Pytorch Geométrico en tu computadora, puedes usar cualquier método que prefieras, como pip o conda. Puedes encontrar instrucciones detalladas en la documentación oficial de Pytorch Geométrico.

2. ¿Qué es el aprendizaje semi-supervisado de clasificación? El aprendizaje semi-supervisado de clasificación es una tarea en la que se trabaja con un solo grafo que contiene la información de todos los nodos. Sin embargo, solo se dispone de información completa sobre algunos nodos y conexiones. El objetivo es utilizar la información conocida para entrenar un modelo que pueda clasificar los datos no etiquetados restantes correctamente.

3. ¿Cómo preparo los datos de proteínas para la clasificación supervisada? Para preparar los datos de proteínas para la clasificación supervisada, primero debes mezclar los datos y luego dividirlos en conjuntos de entrenamiento y prueba. Si tienes varios grafos, también puedes usar un cargador de datos para concatenarlos en un grafo más grande y acelerar el proceso de multiplicación de matrices.

4. ¿Qué métodos se pueden usar en lugar de Adam para el entrenamiento del modelo? En el ejemplo proporcionado, se utiliza un método de optimización estocástica de gradiente en lugar de Adam para permitir una interpretación más clara y controlada de los resultados. Sin embargo, puedes experimentar con otros métodos, como Adam, y ajustar los parámetros según tus necesidades específicas.

5. ¿Dónde puedo encontrar más información sobre el aprendizaje de grafos y Pytorch Geométrico? Para obtener más información sobre el aprendizaje de grafos y Pytorch Geométrico, te recomiendo leer la documentación oficial de Pytorch Geométrico. También puedes explorar trabajos de investigación y estudios en línea sobre este tema emocionante y en evolución.