GAT在Cora和Citeseer数据集上的节点分类训练与测试教程

资源摘要信息:"该文件是一个包含了使用Keras框架和图注意力网络（GAT）在cora和citeseer数据集上进行节点分类的项目。项目利用了Keras和TensorFlow作为主要的深度学习框架，并使用CUDA和cuDNN作为GPU加速的环境。项目的实施涉及了数据集的准备、模型的构建、训练和测试等步骤。 GAT是图神经网络的一种，它采用注意力机制来实现图结构数据的节点分类。在GAT中，节点通过注意力头获取其邻居节点的特征信息，并根据注意力分数为不同的邻居节点分配不同的权重，从而实现对图数据的有效学习。 项目使用了两个数据集，即cora和citeseer。cora数据集由科学出版物网络组成，包含2708篇出版物，5429条边和7个类别；citeseer数据集是一个引文网络，包含3312个节点，4723条边和6个类别。这些数据集的特征信息对于实现GAT模型至关重要。 在项目中，提供了模型的Python源码，包括model.py、utils.py和train.py等文件。model.py文件中定义了GAT模型的构建细节；utils.py文件包含了数据预处理和模型保存等工具函数；train.py文件则负责执行模型的训练过程。此外，还有一个说明.txt文件，提供了项目的使用说明和具体指导。 项目说明文件中还提供了两个数据集的下载链接，并附带了提取码。为方便管理和使用，项目建议将数据集解压到名为/datasets的文件夹中，而训练好的模型权重文件则保存在/save_models文件夹中。 该项目不仅适用于计算机相关专业的学生和教师，还适合企业员工等其他对图神经网络和GAT感兴趣的群体。此外，项目具有一定的拓展空间，可以用于课程设计、毕业设计、项目立项演示等，同时鼓励使用者基于此项目进行二次开发和创新。 在项目使用过程中，需要注意选择合适的超参数，如训练节点数量(train_nodes)、迭代次数(epochs)、隐层维度(hidden_dim)、注意力头数量(att_heads)、dropout概率率(dropout_rate)以及学习率(Adam LR)等，这些都会直接影响模型的性能和最终的分类准确率。"