6.4 可扩展性问题与图采样技术

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6.4 可扩展性问题与图采样技术图神经网络 (GNN) 入门与实战：深度学习在图数据上的应用第六章：GNN 训练、优化与实践 6.4 可扩展性问题与图采样技术各位看官，欢迎来到 GNN 的奇妙世界！在前面的章节中，我们已经领略了 GNN 的强大之处，它们能够处理各种复杂的图结构数据，并在节点分类、链接预测等任务中表现出色。然而，随着图数据规模的不断增大，GNN 也面临着一个严峻的挑战：可扩展性问题。想象一下，你要用 GNN 处理一个包含数百万甚至数十亿节点的社交网络图。传统的 GNN 方法需要将整个图加载到内存中，并对所有节点进行计算。这不仅需要巨大的计算资源，而且速度非常慢，甚至根本无法完成。这就像试图用小水桶去灌溉一片广阔的农田，效率低下且难以实现。