pytorch-GAT

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这个仓库与其说是一个光秃秃的库，不如说是一份编排得当的教程，适合那些真正想弄懂图注意力网络原理、而不只是跑通代码的人。它用PyTorch复现了GAT原始论文，同时覆盖了两种经典场景：在Cora引文图上的直推式学习，以及在PPI蛋白质网络上的归纳式学习，让你能直观看到同一模型在不同任务下的行为差异。对学习者来说，最出彩的是自带的playground脚本，它能把Cora图渲染出来，用t-SNE投影学到的嵌入，还能绘制注意力权重和熵的直方图，把自注意力的数学过程变成肉眼可见的东西，而不是只能靠信任。训练脚本里穿插着代码注释和性能剖析工具，方便你追踪注意力系数从哪来、模型为何做出某个判断。