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使用Transformers进行图分类
原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了使用Transformers库进行图分类的方法，包括使用Graphormer模型和其他可能的模型，加载和格式化图数据，预处理步骤，加载和微调预训练模型，以及使用Trainer进行训练和保存模型到Hub的步骤。
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关键要点
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本文介绍了使用Transformers库进行图分类的方法。
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当前Transformers库中唯一可用的图变换模型是Microsoft的Graphormer。
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需要安装datasets和transformers库以跟随教程。
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可以使用Hub上已有的图数据集，或使用自己的数据集。
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加载图数据集非常简单，可以使用load_dataset函数。
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图数据集通常以jsonl格式存储，包含多个图的列表。
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每个图的格式包括edge_index、num_nodes、y、node_feat和edge_attr等属性。
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Graphormer模型的默认预处理生成了节点的入度/出度信息和最短路径等特征。
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可以加载预训练模型并在下游任务上进行微调。
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使用Trainer类进行模型训练，需要定义训练配置和评估指标。
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对于图数据集，调整批量大小和梯度累积步骤非常重要。
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训练完成后，可以将模型保存到Hub上。
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