مقدمه
منابع متن‌باز، همان‌گونه که در وبلاگ هنجفیس است، تلاش می‌کنند تا هوش مصنوعی را برای همهٔ دسترس‌پذیر کنند. یکی از حوزه‌هایی که در این مسیر پیشرفت‌های قابل توجهی داشته، طبقه‌بندی گراف است. این مقاله با تمرکز بر مدل Graphormer، گام‌های واقعی برای استفاده از ترنسفورمرهای گراف را به همراه دارد.
نصب و آماده‌سازی محیط
برای اجرای کدهای این راهنما، ابتدا کتابخانه‌های datasets و transformers را نصب کنید. نسخه مناسب برای این کار 4.27.2 یا بالاتر است:
pip install -U datasets transformersداده‌های آموزشی و ذخیره‌سازی
ما از دیتاست‌های موجود در هاب هنجفیس استفاده می‌کنیم. کاربران می‌توانند دیتاست‌های خود را نیز با استفاده از datasets.load_dataset() بارگذاری کنند. این بخش شفاف‌سازی می‌کند که چگونه دیتاست را برای مدل آماده کنید.
اجرای مدل و تحلیل نتایج
بعد از بارگذاری دیتاست، یک نمونه از Graphormer با پارامترهای پیش‌فرض ساخته می‌شود. با استفاده از حلقه trainer.train() مدل آموزش می‌گیرد. بعد از پایان آموزش، می‌توانید دقت مدل را با معیارهای استاندارد طبقه‌بندی مانند accuracy یا F1-score بررسی کنید.
- مدل Graphormer فقط در Transformers در دسترس است.
- می‌توانید مدل را برای دیتاست خاص خود fine-tune کنید.
- لازم است تا حافظه CPU/GPU کافی برای پردازش گراف‌های بزرگ در اختیار داشته باشید.
پرسش‌های پرتکرار
Graphormer چه چیزی را بهبود می‌بخشد؟
Graphormer ترکیبی از شبکه‌های عصبی عمیق و ترنسفورمر را به‌کار می‌برد تا ساختار گراف را بهتر درک کند و دقت طبقه‌بندی را افزایش دهد.
آیا می‌توان Graphormer را با داده‌های شخصی تعبیه کرد؟
بله، پس از نصب کتابخانه‌های datasets و transformers، می‌توانید مجموعه دادهٔ خود را بارگذاری کنید و مدل را fine-tune کنید تا برای نیازهای خاصتان بهینه شود.
