正版资源深度学习-图神经网络实战 全套无加密带资料
《深度学习-图神经网络实战 全套无加密带资料》cf20968e35777549b6eb43f21e2f31f2_f8ae34e29b09480e8f10c32c3cf51080_imageView&qu.webp (68.61 KB, 下载次数: 50) 下载附件 保存到相册 2024-5-15 00:01 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、AI Agent 智能体构建。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记
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这门课的主题是图神经网络（GNN），但它的落点并不止于"跑通一个模型"。整套资料带完整源码，且明确标注无加密，意味着你可以直接打开工程对照每一层的实现，而不是对着视频里一闪而过的代码窗口猜结构。对于已经写过 PyTorch、想把手里的 MLP/CNN 经验迁移到图结构数据上的开发者，这种"能拆开看"的资料比纯讲解视频更有用。
技术栈与依赖关系
从主题推断，工程主体基于 Python + PyTorch，图数据处理层大概率落到 PyTorch Geometric（PyG）或 DGL 二者之一。这两套库的差异值得提前留意：PyG 的MessagePassing基类把消息传递拆成 message、aggregate、update 三个可覆写方法，读源码时能清晰对应到 GCN、GAT、GraphSAGE 的公式；DGL 则更偏向图对象与异构图的统一抽象。跟着课程敲的时候，建议先用小规模引文网络（如 Cora、Citeseer）验证消息传递方向、邻接矩阵归一化这些细节，再上大图，否则显存和 batch 处理方式会让你在调试上耗掉大量时间。
工程结构上值得关注的部分
带资料的实战课，价值往往藏在数据管线和训练循环里，而不是模型定义那几十行。看这类工程时，我会重点确认几件事：图数据是怎么从原始边列表构造成Data对象的，节点特征与标签如何对齐；训练时是全图训练还是邻居采样（GraphSAGE 这类归纳式模型通常需要NeighborLoader）；评估环节有没有做节点分类的 mask 划分。这几点决定了你之后能不能把代码搬到自己的业务图上。此外，如果资料里包含 Embedding 向量检索相关章节，说明工程里可能接了向量库或相似度检索模块，这部分和 GNN 输出的节点表示是天然衔接的——GNN 学到的 embedding 直接可以拿去做召回。
可复用的模块与迁移思路
- 消息传递层的自定义写法：理解
message/aggregate的拆分后，换成自己的聚合函数（比如带权聚合、注意力加权）只是改几行。 - 图采样与 mini-batch 加载：大图场景绕不开，这套逻辑可以从课程里的数据集平移到你的场景。
- 节点/图级别的分类或回归头：接全连接层还是池化，取决于任务是节点级还是图级，代码结构可以直接借鉴。
- 训练与评估脚手架：早停、指标记录、checkpoint 保存，这部分和具体任务无关，是最容易整体复用的。
如果课程后半段涉及 AI Agent 构建，那多半是把图上的推理能力接进一个具备工具调用或检索能力的流程里。这类整合更考验你对各模块接口的理解，而非模型本身——也是最能看出工程水平的地方。
建议的自学方式
不要按顺序从头看到尾。先读模型定义文件，把 GCN 或 GAT 的 forward 逻辑和论文里的公式对一遍；再回头啃数据加载，搞清一个 batch 到底喂进去了什么张量；最后才是训练脚本和调参。遇到聚合维度对不上的报错，优先怀疑邻接矩阵的稀疏格式和归一化系数。配套的章节笔记适合在面试前快速回看，但别拿笔记代替自己跑一遍代码——GNN 的坑基本都在维度和采样上，光看是记不住的。
整体而言，这份资料适合作为"边写边查"的参照工程：有一个明确的图任务，需要现成的消息传递实现、采样管线和一个能跑通的训练框架来对照。它不是让你从零理解图论，而是让你在已经懂 PyTorch 的前提下，快速把图神经网络接进自己的项目里。
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视频目录（88 节）
* 1-1.1-图神经网络应用领域分析.mp4
* 1-2.2-图基本模块定义.mp4
* 1-3.3-邻接矩阵的定义.mp4
* 1-4.4-GNN中常见任务.mp4
* 1-5.5-消息传递计算方法.mp4
* 1-6.6-多层GCN的作用.mp4
* 2-1.1-GCN基本模型概述.mp4
* 2-2.2-图卷积的基本计算方法.mp4
* 2-3.3-邻接的矩阵的变换.mp4
* 2-4.4-GCN变换原理解读.mp4
* 3-1.1-PyTorch Geometric工具包安装与配置方法.mp4
* 3-2.2-数据集与邻接矩阵格式.mp4
* 3-3.3-模型定义与训练方法.mp4
* 3-4.4-文献引用数据集分类案例实战.mp4
* 4-1.1-构建数据集基本方法.mp4
* 4-2.2-数据集与任务背景概述.mp4
* 4-3.3-数据集基本预处理.mp4
* 4-4.4-用户行为图结构创建.mp4
* 4-5.5-数据集创建函数介绍.mp4
* 4-6.6-网络结构定义模块.mp4
* 4-7.7-TopkPooling进行下采样任务.mp4
* 4-8.8-获取全局特征.mp4
* 4-9.9-模型训练与总结.mp4
* 5-1.1-图注意力机制的作用与方法.mp4
* 5-2.2-邻接矩阵计算图Attention.mp4
* 5-3.3-序列图神经网络TGCN应用.mp4
* 5-4.4-序列图神经网络细节.mp4
* 6-1.1-要完成的任务分析.mp4
* 6-2.2-基本方法概述解读.mp4
* 6-3.3-图模型提取全局与局部特征.mp4
* 6-4.4-NTN模块的作用与效果.mp4
* 6-5.5-点之间的对应关系计算.mp4
* 6-6.6-结果输出与总结.mp4
* 7-1.1-数据集与任务概述.mp4
* 7-2.2-图卷积特征提取模块.mp4
* 7-3.3-分别计算不同Batch点的分布.mp4
* 7-4.4-获得直方图特征结果.mp4
* 7-5.5-图的全局特征构建.mp4
* 7-6.6-NTN图相似特征提取.mp4
* 7-7.7-预测得到相似度结果.mp4
* 8-1.1-数据集与标注信息解读.mp4
* 8-2.2-整体三大模块分析.mp4
* 8-3.3-特征工程的作用与效果.mp4
* 8-4.4-传统方法与现在向量空间对比.mp4
* 8-5.5-输入细节分析.mp4
* 8-6.6-子图模块构建方法.mp4
* 8-7.7-特征融合模块分析.mp4
* 8-8.8-VectorNet输出层分析.mp4
* 9-1.1-数据与环境配置.mp4
* 9-2.2-训练数据准备.mp4
* 9-3.3-Agent特征提取方法.mp4
* 9-4.4-DataLoader构建图结构.mp4
* 9-5.5-SubGraph与Attention模型流程.mp4
* 10-1.1-业务应用场景介绍与分析.mp4
* 10-2.2-图神经网络建模解决思路与方法.mp4
* 10-3.3-传感器节点特征提取方法.mp4
* 10-4.4-图模型结合时间序列.mp4
* 10-5.5-ICU传感器数据集介绍.mp4
* 11-1.1-医疗数据处理与特征提取.mp4
* 11-2.2-时序特征与静态特征处理.mp4
* 11-3.3-序列长度处理与统一.mp4
* 11-4.4-数据预处理与输入特征构建.mp4
* 11-5.5-图结构样本构建.mp4
* 11-6.6-图注意力机制模块设计与实现.mp4
* 11-7.7-时序特征构建与总结.mp4
* 12-1.1-图注意力模块回顾.mp4
* 12-2.2-异构图基本结构通俗解读.mp4
* 12-3.3-MetaPath与基本计算流程分析.mp4
* 12-4.4-路径加权聚合得到节点特征.mp4
* 12-5.5-淘宝异构图分析.mp4
* 12-6.6-Link边预测方法解读.mp4
* 13-1.1-影评数据集读取与处理.mp4
* 13-2.2-点和边特征定义.mp4
* 13-3.3-边的切分与采样方式.mp4
* 13-4.4-异构图模型定义方法.mp4
* 14-1.1-KIE要完成的任务分析.mp4
* 14-2.2-任务流程分析概述.mp4
* 14-3.3-特征拼接与聚合.mp4
* 14-4.4-图结构中节点特征计算方法.mp4
* 14-5.5-消息传递计算方法.mp4
* 15-1.1-配置文件以及要完成的任务解读.mp4
* 15-2.2-KIE数据集格式调整方法.mp4
* 15-3.3-配置文件与标签要进行处理操作.mp4
* 15-4.4-边框要计算的特征分析.mp4
* 15-5.5-标签数据处理与关系特征提取.mp4
* 15-6.6-特征合并处理.mp4
* 15-7.7-准备拼接边与点特征.mp4
* 15-8.8-整合得到图模型输入特征.mp4
