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1 つのグラフに対し、PyG の Sampler を利用してMini Batchによる学習を行う - Qiita
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1 つのグラフに対し、PyG の Sampler を利用してMini Batchによる学習を行う TL;DR 大きな構造のグラフ... 1 つのグラフに対し、PyG の Sampler を利用してMini Batchによる学習を行う TL;DR 大きな構造のグラフをグラフニューラルネットワークで学習する場合、メモリに乗り切らない可能性があるため、サンプリングして学習する必要があります。 今回、PyG; pytorch-geometicsのSamplerを利用して、1つのグラフをサブグラフに分割し学習を行ってみました。使用するSamplerは以下の通りです。 NeighborSampler データセットはみんな大好きKarateClubを利用しています。ノードが所属するクラスを推論するタスクです。 データの準備 from torch_geometric.datasets import TUDataset, KarateClub # dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='