Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation?这篇文章的代码使用dgl该如何实现？

这篇文章中介绍了一种使用Transformer进行图表示学习的方法，并发现相对于GCN和GAT等传统的图神经网络方法，Transformer在图表示学习中表现不佳。

如果您想在使用dgl库中实现这个方法，您需要将原先的PyTorch代码适应于dgl的图表示方式。具体来说，您需要做以下几步：

1. 加载数据集：您可以使用dgl提供的API加载图数据集，例如：

import dgl
from dgl.data import citation_graph

data = citation_graph.load_cora()
g = data.graph

2. 创建模型：您需要根据论文中的模型架构构建模型。在dgl中，您可以使用dgl.nn模块中的类来实现，例如：

import torch.nn as nn
import dgl.nn as dglnn

class GraphTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, in_feats, out_feats, num_heads, num_layers):
        super().__init__()

        self.layers = nn.ModuleList()
        self.layers.append(dglnn.GraphMultiHeadAttention(in_feats, num_heads))
        for i in range(num_layers - 1):
            self.layers.append(dglnn.GraphMultiHeadAttention(out_feats, num_heads))

        self.mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(out_feats, out_feats),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(out_feats, out_feats)
        )

    def forward(self, g, x):
        h = x
        for layer in self.layers:
            h = layer(g, h)
        g.ndata['h'] = h
        hg = dgl.mean_nodes(g, 'h')
        return self.mlp(hg)

3. 训练模型：您可以使用PyTorch提供的训练API进行模型训练，例如：

import torch.optim as optim

model = GraphTransformer(in_feats, out_feats, num_heads, num_layers)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()

    # forward
    logits = model(g, features)
    loss = loss_fn(logits[train_mask], labels[train_mask])

    # backward
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # evaluate
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        logits = model(g, features)
        train_acc = accuracy(logits[train_mask], labels[train_mask])
        val_acc = accuracy(logits[val_mask], labels[val_mask])
        test_acc = accuracy(logits[test_mask], labels[test_mask])

这里的`features`是节点特征矩阵，`train_mask`、`val_mask`和`test_mask`是训练集、验证集和测试集的掩码。您需要根据您的任务修改损失函数和评估指标。

希望这些代码片段能帮助您理解如何在dgl中实现Transformer进行图表示学习。