最近接觸了圖神經網絡，感覺這個玩意可以提供多粒度視角。在對研究對象進行抽象後，既可以對節點進行分類，也可以對邊進行分類，還可以對圖整體進行分類。 圖神經網絡這種結構就提供一種多粒度描述特定對象的能力。想想還是蠻不錯的啊。
所以就搞搞圖神經網絡。
目前來看圖神經網絡的理論學習路線有：
- 圖論基本知識。這個很熟，不用學。
- 線性代數，尤其是傅里葉變換的矩陣形式。這個只要回去看看書就行，我看了圖卷積網絡的理論基礎，其實就是傅里葉變換矩陣形式的應用，這個在矩陣分析課已經很常見了，不算什麼新知識點。但是要接觸圖神經網絡的話，這一部分需要仔細掌握！
- 神經網絡相關知識。
大概過了一遍《深入淺出圖神經網絡》，感覺差不多，還是實操爲主。於是寫寫實踐方面的東西。
圖神經網絡庫
本人用的庫是DGL :https://docs.dgl.ai/index.html
github地址：https://github.com/dmlc/dgl
這個庫好像是紐約大學寫的。它裏面實現了目前常見的圖神經網絡模型，直接搭積木一樣構造網絡，然後構造好數據就可以了。
安裝DGL庫
無cuda安裝：
pip3 install dgl -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
cuda10安裝：
python3 -m pip install dgl-cu100 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
DGL默認使用pytorch作爲底層神經網絡庫
教程
加節點、加邊、及可視化圖
DGL裏面的邊都是有向邊，對於無向邊，可以同時建立兩邊反向邊。
__author__ = 'dk'
#構建圖，添加節點和邊
import networkx as nx
import dgl
import matplotlib.pyplot as plt
#構建星型圖
u=[0,0,0,0,0]
v=[1,2,3,4,5]
#第一種方式,u和v的數組,他們是相同的長度
star1 = dgl.DGLGraph((u,v))
nx.draw(star1.to_networkx(),with_labels=True)#可視化圖
plt.show()
star2 = dgl.DGLGraph((0,v))
#對於星型,是可以廣播的
nx.draw(star2.to_networkx(),with_labels=True)
plt.show()
star3= dgl.DGLGraph([(0,1),(0,2),(0,3),(0,4),(0,5)])
#直接枚舉
nx.draw(star3.to_networkx(),with_labels=True)
plt.show()
也可以後續加邊，而不是在構造函數裏面加邊：
#也可以邊構圖,邊加邊，而不是在構造函數裏面加邊
g = dgl.DGLGraph()#這是一張空白圖
g.add_nodes(9)#添加節點,注意一定要先加節點,後加邊
for i in range(1,8):
g.add_edge(0,i)
nx.draw(g.to_networkx(),with_labels=True)
plt.show()
注意！ 添加邊（u,v）的時候，u和v不能超過網絡已經擁有的最大節點ID（節點數減1），對於多餘的沒有出入度的節點，DGL認爲他們是孤立的。
比如上圖：8號節點是沒有變跟它連接的。
節點特徵的賦值、提取
建立好圖後，就可以給節點加特徵了。
在DGL裏面，節點的特徵是被當做字典來處理的。用戶可以給節點的特徵取一個有表徵意義的key_name，同時用戶也可以給一個node同時定義多個特徵。
比如上面的星型模型：
import numpy as np
features = np.random.normal(0,1,(9,5)) #隨機生成一個9x5的正態分佈矩陣
print(features)
g.ndata['features'] = features
輸出：
[[-0.73241917 0.78738566 1.21160063 -0.83944648 -0.15739715]
[-0.05520377 0.83418124 -0.68477259 -1.29054549 -1.2375015 ]
[-0.23807425 -0.40030208 1.74318389 -0.70699831 -0.61449034]
[-0.48597221 0.65284435 -0.27101916 -0.69242791 -0.83134013]
[-0.00580359 1.29773141 1.28545031 -0.41703836 0.97254182]
[-1.19173936 1.18409306 -0.24284504 -1.93560515 -1.1080128 ]
[-0.4854841 0.06257814 -1.3432515 -0.53297016 -0.01270537]
[-0.16906863 0.17349874 1.0057332 1.85554737 0.13355367]
[-1.45619866 0.77784642 1.52454762 -0.86608947 0.28595569]]
ndata屬性就是node-data的縮寫。它是一個dict。
注意features的行數需要和圖目前擁有的節點數一致。
否則報錯：
dgl._ffi.base.DGLError: Expect number of features to match number of nodes (len(u)). Got 7 and 9 instead.
訪問節點特徵：
直接g.ndata[特徵名][節點ID] 就可以：
例如：訪問節點3的特徵
print(g.ndata['features'][3])
輸出：就是features矩陣的第三行
tensor([-0.4860, 0.6528, -0.2710, -0.6924, -0.8313], dtype=torch.float64)
當然可以修改某個節點的特徵：
g.ndata['features'][3]=th.zeros(1,5)
print(g.ndata['features'][3])
輸出：
tensor([0., 0., 0., 0., 0.], dtype=torch.float64)
可以看出，DGL內部用一個張量來存儲節點特徵。節點特徵的修改、訪問最後落實到對這個矩陣的修改、訪問。
print(g.ndata)
輸出：
{'features': tensor([[-0.4771, 1.7900, -1.1160, 0.2916, -0.7986],
[-1.6190, -0.5006, -0.0437, 1.6412, -1.6979],
[ 1.8872, 0.5236, 0.5123, -0.7658, -0.5050],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[-0.3382, -0.4218, 0.8622, 1.1720, 0.3460],
[-0.1710, 0.2713, -0.1639, -1.1159, -0.3623],
[-0.9241, 1.2943, 0.1137, 1.5348, 0.1791],
[-1.0372, 1.4145, -2.0653, -0.1469, -0.6041],
[ 0.1035, -1.4215, 0.3288, -0.5195, -1.4120]], dtype=torch.float64)}
邊特徵的賦值和訪問、修改
與節點特徵一樣，邊也可以指定特徵以及訪問、修改特徵
賦值：
g.edata['w']=th.randn(len(g.edges),2)
注意，賦值矩陣的行函數需要等於邊的數目
訪問某條邊的特徵，最終需要落實到訪問邊矩陣裏面的某一行。而到底是那一行，則是邊的ID。
因此需要確定，我們訪問的邊的ID是多少。
比如：獲取（0,7）這條邊的ID:
g.edge_id(0,7)
訪問這條邊的特徵：
g.edata(g.edge_id(0,7))
然後也可以刪除特徵：這其實就是字典的操作
g.ndata.pop('features')
g.edata.pop('w')