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智图 (AutoGL)

English Introduction

用于图数据的自动机器学习框架和工具包。

由清华大学媒体与网络实验室进行开发与维护

若有任何意见或建议，欢迎通过issues 或邮件autogl@tsinghua.edu.cn与我们联系。

最新消息

• 2021.12.31 新版本！智图v0.4.0-pre 版本发布!
  • 提出了__NAS-Bench-Graph__ (paper,code, tutorial)，并发表于NeurIPS'22上！其是首个针对图数据的神经架构搜索Benchmark。将AutoGL与NAS-Bench-Graph一起使用可以极大加快图神经架构搜索算法的性能评估过程
  • 支持图自动机器学习的__鲁棒性__算法!包括图结构特征工程、鲁棒图神经网络模型和鲁棒图神经架构搜索，详情参见图鲁棒性教程
  • 支持图自动机器学习的__自监督__算法！详情参见图自监督教程
• 2021.12.31 智图发布v0.3.0-pre版本：
  • 支持Deep Graph Library (DGL)作为后端，包括同构图的节点分类、链接预测以及图分类等任务。智图现在也可兼容PyG 2.0版本。
  • 支持__异构图__节点分类任务!详情请参考异构图教程。
  • model模块目前支持__解耦__为两个子模块，即编码器encoder和解码器decoder。在__解耦__设计中，一个encoder可以被用来处理不同任务。
  • 扩展了支持的神经架构搜索算法，例如AutoAttend，GASSO， 硬件感知算法等。
• 2021.07.11 智图v0.2.0-pre版本发布，并支持了神经架构搜索(NAS)，可以对给定的数据集和架构定制化神经网络架构；采样以处理大规模图数据集；和链接预测任务。
• 2021.04.16 我们在IJCAI 2021发表了关于图自动机器学习的首个综述文章! 详情见这里。
• 2021.04.10 我们的论文AutoGL: A Library for Automated Graph Learning已经发表于 ICLR 2021 Workshop on Geometrical and Topological Representation Learning !

介绍

智图的设计目标是可以简单、快速地对图数据集和任务进行自动机器学习，可供研究者和开发者使用。更多详细信息，可以参阅我们的文档。

下图是智图的整体框架。

智图通过 datasets 类以支持图数据集，其基于 PyTorch Geometric 和 Deep Graph Library 的数据集，并添加了一些函数以支持自动机器学习框架。

智图通过 AutoGL solvers 以处理不同的图机器学习任务，利用五个主要模块自动解决给定的任务，即自动特征工程 auto feature engineer，神经架构搜索 neural architecture search，自动模型 auto model，超参数优化 hyperparameter optimization，和自动模型集成 auto ensemble。

目前，智图支持以下算法：

特征工程	图模型	神经架构搜索	超参数优化	模型集成
生成器 Graphlets EigenGNN 更多 ... 选择器 SeFilterConstant gbdt 全图特征 Netlsd NxAverageClustering 更多 ...	同构图编码器 GCNEncoder GATEncoder SAGEEncoder GINEncoder 解码器 LogSoftmaxDecoder DotProductDecoder SumPoolMLPDecoder JKSumPoolDecoder	搜索算法 Random RL Evolution GASSO 更多 ... 搜索空间 SinglePath GraphNas AutoAttend 更多 ... 模型评估 Oneshot Scratch	Grid Random Anneal Bayes CAMES MOCAMES Quasi random TPE AutoNE	Voting Stacking

此工具包还可作为一个框架供用户实现和测试自己的自动机器学习或图机器学习模型。

安装

依赖

在安装智图之前，请首先安装以下依赖项。

1. Python >= 3.6.0

2. PyTorch (>=1.6.0)

   详细信息请参考https://pytorch.org/。

3. 图机器学习工具包

   智图需要 PyTorch Geometric（PyG）或 Deep Graph Library（DGL）作为后端。若两者均安装，可在运行时选择任一后端，参考这里。

   3.1 PyTorch Geometric (>=1.7.0)

   详细信息请参考https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html/。

   3.2 Deep Graph Library (>=0.7.0)

   详细信息请参考https://dgl.ai/。

安装

通过pip进行安装

运行以下命令以通过pip安装智图。

pip install autogl

从源代码安装

运行以下命令以从源安装智图。

git clone https://github.com/THUMNLab/AutoGL.git
cd AutoGL
python setup.py install

开发者安装

如果您想以开发者方式安装智图，请运行以下命令以创建软链接，然后即可修改本地程序后而无需重复安装。

pip install -e .

文档

您可参考文档页面 以参阅我们的详细文档。

文档也可以进行本地编译。首先，请安装 sphinx 和 sphinx-rtd-theme:

pip install -U Sphinx
pip install sphinx-rtd-theme

然后，通过以下方式创建 html 文档：

cd docs
make clean && make html

文档将在如下路径自动生成：docs/_build/html

引用

如果您使用了智图代码，请按如下方式引用我们的论文:

@inproceedings{guan2021autogl,
  title={Auto{GL}: A Library for Automated Graph Learning},
  author={Chaoyu Guan and Ziwei Zhang and Haoyang Li and Heng Chang and Zeyang Zhang and Yijian Qin and Jiyan Jiang and Xin Wang and Wenwu Zhu},
  booktitle={ICLR 2021 Workshop on Geometrical and Topological Representation Learning},
  year={2021},
  url={https://openreview.net/forum?id=0yHwpLeInDn}
}

或许您也会发现我们的综述有帮助:

@article{zhang2021automated,
  title={Automated Machine Learning on Graphs: A Survey},
  author={Zhang, Ziwei and Wang, Xin and Zhu, Wenwu},
  booktitle = {Proceedings of the Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence, {IJCAI-21}},
  year={2021},
  note={Survey track}
}

版权相关

从v0.2版本开始，智图的所有代码采用Apache license。

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