结果无法复现

[vitaminzl]

你好，首先非常感谢你提出的工作。

但我在跑你的代码时，和论文的结果相差较大。

比如 cora 数据集的结果如下

 Final MICRO-F1(%): val = 80.10 ± 0.11, test = 82.53 ± 0.44                                                                                                                                                         
 Final MACRO-F1(%): val = 78.75 ± 0.11, test = 81.90 ± 0.2

而论文所给出的数据是 84.62 ± 0.37 和 82.97 ± 0.92

再比如 citeseer 数据集的结果如下

 Final MICRO-F1(%): val = 68.72 ± 0.38, test = 70.70 ± 0.70
 Final MACRO-F1(%): val = 61.38 ± 0.69, test = 64.56 ± 1.14

而论文给出的数据是 73.60 ± 0.16 和 68.11 ± 0.48，差了有 4 个点

我使用的是代码给的超参数，并未修改。

请问一下可能会是什么原因呢？

[Newiz430]

感谢关注 :heart:

能否提供一下代码的运行环境（Windows/Linux，python 包的版本，CUDA 版本等等）？我会尝试复现问题。

可以运行 run.ipynb 的第一个 block 对照一下 python 包的版本是否一致。

[vitaminzl]

python 版本为 3.11.9，操作系统为 Ubuntu 20.04，CUDA 版本为 12.1 以下是相关 python 包的版本

Package numpy, version 1.26.4
Package sklearn, version 1.5.0
Package torch, version 2.3.0+cu121
Package torch_geometric, version 2.5.3
Package torch_cluster, version 1.6.3+pt23cu121
Package torch_sparse, version 0.6.18+pt23cu121
Package ogb, version 1.3.6

也许和环境、包版本相关，但不清楚具体的原因

[Newiz430]

可以尝试用CUDA 11.3运行。我们目前暂时没有CUDA 12.1的环境测试代码，后续会尝试复现并给出解决方案。