图神经网络（GNN）自2005年问世以来，一直在不同领域得到广泛应用。这项技术能够有效地表示世界中不同对象之间的复杂关系。今天，谷歌团队宣布推出了 TensorFlow-GNN 1.0，这是一个经过生产测试的库，专门用于大规模构建图神经网络。

引言

2005年，《The Graph Neural Network Model》的问世标志着图神经网络的时代。在那之前，科学家们在处理图数据时通常将图转换为一组向量表示。然而，随着卷积神经网络（CNN）的出现，信息丢失的问题得以解决，成为推动机器学习领域进步的力量。

TensorFlow-GNN 1.0发布

今天，谷歌正式发布了 TensorFlow-GNN 1.0（TF-GNN）。这个库不仅支持在 TensorFlow 中进行建模和训练，还能够从大型数据存储中提取输入图。TF-GNN专为异构图而设计，其中对象和关系的类型由不同的节点和边集合表示。

在现实世界中，对象及其关系以不同类型出现。TF-GNN的异构焦点使得对这些复杂关系的表示变得自然而有效。

图神经网络的重要性

对象之间的关系在我们的世界中随处可见，而理解这些关系对于理解对象本身的重要性至关重要。比如交通网络、生产网络、知识图谱或社交网络等都是典型的图数据。传统的机器学习算法通常只能处理对象之间存在规则统一的关系，而图神经网络弥补了这一不足。

GNN不仅可以对整个图进行预测，还能对单个节点和潜在的边进行预测。除了在图形预测方面的应用，GNN还是弥合传统神经网络和图神经网络之间差距的强大工具。通过连续地对图的离散关系信息进行编码，GNN能够将这些信息自然地纳入深度学习系统中。

TensorFlow-GNN 1.0的特性

TF-GNN在 TensorFlow 中表示图的方式是通过 tfgnn.GraphTensor 类型的对象。这是一个复合张量类型，可以在 tf.data.Dataset、tf.function 等中作为头等对象被接受。它能够存储图结构、节点、边以及整个图的特征。

GNN的训练过程涉及子图采样，即从较大的图中提取小的、可操作的子图，用于训练模型。TF-GNN通过提供动态和交互式的采样工具，改进了传统的静态子图采样方法。这个库还提供了灵活的 Python API，用于配置动态或批处理子图采样。

TF-GNN 库的使用

TF-GNN库支持在不同抽象层次上构建和训练GNN。最高层的用户可以使用库中绑定的预定义模型，这些模型以 Keras 层的形式表示。而在最低层，用户可以根据在图中传递数据的原语，从头开始编写GNN模型。

在训练方面，TF-GNN Runner提供了简洁的方法协调Keras模型的训练。它支持分布式训练和在云TPU上的固定形状的 tfgnn.GraphTensor 填充。此外，Runner还支持多任务训练，允许用户混合监督任务和非监督任务。

结语

总的来说，TensorFlow-GNN 1.0的发布旨在推动图神经网络在TensorFlow中的大规模应用，并促进该领域的进一步创新。这个库的强大功能和灵活性使其成为构建和训练复杂图神经网络的理想工具。

让我们期待看到 TF-GNN 在未来的应用中发挥更大的作用，为图神经网络领域带来更多的可能性和发展机会。