实现一个最简单的从raw graph - Explainer -> subgraph -Predictor -> y 的pipeline, 其中Explainer 和Predictor 都用最基本的GCN模型就行。编程代码

为了实现一个最简单的从原始图谱（raw graph）到解释器（Explainer）、子图提取（subgraph）、预测器（Predictor）以及最终预测结果（y）的管道，我们可以使用PyTorch Geometric库，它非常适合处理图数据。这里我们假设Explainer是一个基于Graph Convolutional Networks (GCN)的节点嵌入器，而Predictor也是一个基本的GCN用于分类任务。以下是一个简化的Python代码示例：

首先，安装所需的库：

pip install torch torchvision torch_geometric

然后编写核心代码：

import torch
from torch_geometric.data import Data, DataLoader
from torch.nn import GCNConv, Linear
from torch_geometric.nn import global_mean_pool

# 假设你的raw graph 数据是一个列表，包含节点特征和边信息
def load_raw_graph(raw_data):
    # 这里需要根据实际数据格式填充
    data_list = [Data(x=torch.tensor(node_features), edge_index=edge_index) for node_features, edge_index in raw_data]
    return data_list

# 创建Explainer GCN模型（节点嵌入）
class NodeEmbedder(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super(NodeEmbedder, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim)
        
    def forward(self, data):
        x = self.conv1(data.x, data.edge_index)
        return global_mean_pool(x, data.batch)

# 创建Predictor GCN模型（子图预测）
class SubgraphPredictor(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, hidden_dim):
        super(SubgraphPredictor, self).__init__()
        self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, num_classes)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv2(x, None)  # 无邻居信息，只做全局平均池化
        return x

# 定义pipeline函数
def pipeline(graph_loader, explainer, predictor):
    explanations = []
    predictions = []

    for data in graph_loader:
        # 使用Explainer提取节点嵌入
        emb = explainer(data)
        explanations.append(emb)

        # 提取子图并应用Predictor
        # 这里仅提取全局平均池化的节点嵌入作为子图特征
        subgraph_x = global_mean_pool(emb, data.batch)
        pred = predictor(subgraph_x)
        predictions.append(pred.argmax(dim=1))  # 获取类别预测

    return torch.cat(explanations), torch.cat(predictions)

# 示例用法
input_dim, hidden_dim, num_classes = 10, 16, 5  # 假设输入维度、隐藏层大小和类别数
explainer = NodeEmbedder(input_dim, hidden_dim)
predictor = SubgraphPredictor(num_classes, hidden_dim)
data_loader = DataLoader(load_raw_graph(your_raw_data), batch_size=32)  # 你需要替换with实际数据加载

explanations, predictions = pipeline(data_loader, explainer, predictor)

这个例子是一个简化版本，实际应用中你可能需要处理更复杂的数据结构，并对数据预处理和模型优化进行更多定制。此外，别忘了处理训练、验证和测试阶段。