OpenNE-Pytorch是对网络嵌入开源工具包OpenNE的一次整体升级，本次升级将之前的工具包从TensorFlow版本全面迁移至PyTorch，而且从代码、使用、结构和效率等方面进行了全面优化，让工具包更加易于使用、定制、阅读和进一步开发，同时使运行速度和模型效果得到大幅提升。新的工具包被命名为OpenNE-Pytorch。
本次升级后，OpenNE-Pytorch主要包含了三个新特性，包括了提供统一代码框架、实现代码模块化以及运行结果高效准确。如需参考工具包中提供的各种方法的相关论文，可参考网络表示学习论文列表NRLPapers以及图神经网络论文列表GNNPapers。
工具包地址：https://github.com/thunlp/OpenNE/tree/pytorch
NRLPapers：https://github.com/thunlp/NRLPapers
GNNPapers：https://github.com/thunlp/GNNPapers
总体介绍
OpenNE-Pytorch主要关注无监督/自监督图表示学习方法，并提供了统一的代码框架。工具包整合了目前流行的节点分类算法，包括无监督的网络表示学习（Network Embedding）方法：LINE[1]、GraphFactorization[2]、DeepWalk[3]、Node2Vec[4]、HOPE[5]、GraRep[6]、SDNE[7]、LLE[8]、Lap[9]、TADW[10]，以及最近基于图神经网络（Graph Neural Network）的自监督表示学习方法：GAE/VGAE[11]。
项目将上述模型在多个数据集上的节点分类任务进行了评测，旨在为研究和开发人员提供便利有效的算法实现。
实现细节
新版OpenNE将模型实现代码模块化，并将训练过程中的代码划分为三个部分，并由三个类来具体控制，分别是图数据集、模型和任务。
派生自torch.utils.data.Dataset的图数据集类负责加载并处理图，支持从网络资源下载数据集（派生自NetResources）或直接从本地加载（派生自LocalFile）。基类Graph通过read()函数读取本地文件，提供了邻接表、边列表、节点标签、节点特征向量文件的读取方式。Graph用networkx对象存储图，同时提供了邻接矩阵和特征向量矩阵的接口。
派生自torch.utils.data.Dataset的图数据集类负责加载并处理图，支持从网络资源下载数据集（派生自NetResources）或直接从本地加载（派生自LocalFile）。基类Graph通过read()函数读取本地文件，提供了邻接表、边列表、节点标签、节点特征向量文件的读取方式。Graph用networkx对象存储图，同时提供了邻接矩阵和特征向量矩阵的接口。
Graph派生关系
派生自torch.nn.Module的模型类负责实现具体的模型和训练过程。调用模型类的forward()时，该类通过build()导入图和训练参数建立模型，用train_model()进行训练。
节点分类任务根据监督和无监督分为两个任务类，它们通过check()检查用户输入的训练参数是否合法，通过train()结合训练参数、模型、图进行训练，并通过evaluate()进行评估。
总体流程图
分工明确的三个模块使得数据准备、训练、测试被分为相对独立的三部分，它们都有易于调用的接口，便于编写命令、开发扩展功能。
实验结果
我们在Cora数据集上对比了新旧版本中默认参数下11个模型的表现，发现与旧版结果相比，新版工具包运行结果高效准确。工具包在Cora上的结果如下：
我们还测试了新版本的7个模型在wiki和BlogCatalog上的表现，结果如下：
Wiki数据集结果
BlogCatalog数据集结
使用说明
在训练时，只需在OpenNE/src中运行：python -m openne --model gf --dataset blogcatalog，其中--model和--dataset后可以替换成任意其他已有模型和数据集。
还可以指定--local-dataset使用自己的数据集，如：python -m openne --model gf --local-dataset --root-dir mydatasetdir --edgefile edges.txt --labelfile --labels.txt
更详细的参数配置参见readme.md。
结语
我们的工具包将继续关注在无监督/自监督图表示学习领域，并预计进行下面的升级与更新：
- 增加新的模型与算法，比如NetMF[15]、NetSMF[16]、ARGA/ARVGA[12]、GALA[13]以及AGE[14]等。这些新模型的相关论文也将会包含在组里两个相关的论文列表NRLPapers和GNNPapers中。
- 增加新的评测任务，如链接预测与图聚类。
敬请关注OpenNE-Pytorch项目与后续更新，也欢迎在issue中提出意见、提交与贡献您的代码
开发团队
杜雨峰：清华大学计算机系本科生，https://github.com/Bznkxs
崔淦渠：清华大学计算机系硕士生，https://github.com/cgq15
周界：清华大学计算机系硕士生，https://github.com/jayzzhou-thu
指导教师
孙茂松：清华大学计算机系教授，http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/staff/sms/
刘知远：清华大学计算机系副教授，http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/
杨成：北京邮电大学助理教授，http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~yangcheng/
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