ZhiShen
ZhiShen
## 腾讯犀牛鸟实战-Angel平台搭建和例程运行 ### 关于运行平台 1. 平台: AT平台的虚拟机都可以，另外一个云不行！！！ 实测另外一个平台搭建过程会报其他错，可能局域网有些其他设置或者hostname有问题吧。 2. 编译方式: 本地编译，伪分布式配置，系统centOS 7.2。 3. gcc: 7.3版本即可, cmake 3.21版本配置libtorch时候会报warning不知道会不会有问题，我后面换成3.12跑通的。 参考网页： centOS下gcc的版本升级：https://blog.csdn.net/ncdx111/article/details/106047228 cmake下载安装：https://blog.csdn.net/weixin_30781433/article/details/98787965?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-1.base&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-1.base ### 关于hadoop，spark和pytorch版本 1. hadoop: 版本选2.7.x即可，2.7.1和2.7.5亲测可用。 2. spark: 之前群里有人测过这里spark2.3.0是必须的, 2.4.0版本会报错。 3....
添加了可以通过GCNExample运行的sgcn，程序输出模型可直接用于在Pytorch-on-angel上运行GCNExample，之前的只能用于train.py。 仓库下SGCN分支可用于train函数训练，SGCN-run可用于分布式训练，SGCN 实现可参考SGCN分支下README文档。 Cora数据集下测试结果如下： 对于graphsage，训练200轮后测试集上accuracy为0.8380，训练耗时167s。 对于sgcn, 训练200轮后测试集上accuracy为0.8341，训练耗时128s。 实验结果和论文符合(论文数据分别为0.815和0.81)，模型精度略微下降，但因为去除了非线性，参数大大减少，训练时间得到了有效下降。 #101
### Is there an existing issue for this? - [X] I have searched the existing issues ### Is your feature request related to a problem? Please describe. A good coding...
Hello 我要如何通过nebula进行递归查询，我的意思是我需要从一个节点开始遍历查询它的所有叶子节点(也就是所有可达的出度为0的节点)。但我似乎没办法通过一次请求达成一个目的。