Open xiaohu4313888 opened 2 years ago
添加了可以通过GCNExample运行的sgcn，程序输出模型可直接用于在Pytorch-on-angel上运行GCNExample，之前的只能用于train.py。 仓库下SGCN分支可用于train函数训练，SGCN-run可用于分布式训练，SGCN 实现可参考SGCN分支下README文档。 Cora数据集下测试结果如下：
对于graphsage，训练200轮后测试集上accuracy为0.8380，训练耗时167s。
对于sgcn, 训练200轮后测试集上accuracy为0.8341，训练耗时128s。
实验结果和论文符合(论文数据分别为0.815和0.81)，模型精度略微下降，但因为去除了非线性，参数大大减少，训练时间得到了有效下降。
添加了可以通过GCNExample运行的sgcn，程序输出模型可直接用于在Pytorch-on-angel上运行GCNExample，之前的只能用于train.py。 仓库下SGCN分支可用于train函数训练，SGCN-run可用于分布式训练，SGCN 实现可参考SGCN分支下README文档。 Cora数据集下测试结果如下：
对于graphsage，训练200轮后测试集上accuracy为0.8380，训练耗时167s。
对于sgcn, 训练200轮后测试集上accuracy为0.8341，训练耗时128s。
实验结果和论文符合(论文数据分别为0.815和0.81)，模型精度略微下降，但因为去除了非线性，参数大大减少，训练时间得到了有效下降。
101