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圖，是很有用的數(shù)據(jù)結構，用節(jié)點 (Node) 和邊 (Edge) 織成一張網(wǎng)。比如，知識圖譜就是這樣的網(wǎng)。

處理這樣的數(shù)據(jù)，要用到圖嵌入 (Graph Embedding) ：把高維的網(wǎng)絡，轉換成低維的向量。處理之后，機器學習模型才能輕易食用。

如果像上圖這樣，只有幾個節(jié)點，十幾條邊，圖嵌入沒什么難度。

如果有幾十億個節(jié)點，幾萬億條邊呢？傳統(tǒng)的圖嵌入方法就捉急了。

但現(xiàn)在，F(xiàn)acebook開源了叫做PyTorch-BigGraph (簡稱PBG) 的新工具。

有了它，再大的圖 (原文是arbitrarily large，任意大) 都能快速生成圖嵌入。而且，完全不需要GPU。

開源模型除了可以自己訓練之外，還有拿7,800萬節(jié)點的Wikidata數(shù)據(jù)預訓練過的模型，可以直接下載來用。

PBG發(fā)表之后，小伙伴們紛紛奔走相告：

LeCun老師還親自轉發(fā)了兩次。

如何養(yǎng)成

PBG是一個分布式系統(tǒng)，用1.2億個節(jié)點的完整FreeBase知識圖譜來訓練的。

訓練過程中，PBG會吃進圖上所有邊 (Edge) 的大列表，每條邊都是用它兩端的節(jié)點來定義，一個是源 (Source) ，一個是目標 (Target) 。定義中也有兩點之間的關系 (Relation Type) 。

然后，PBG給每一個節(jié)點，輸出一個特征向量 (就是嵌入) ，讓兩個相鄰的節(jié)點在向量空間中離得近一些，讓不相鄰節(jié)點的離遠一些。

這樣一來，那些周圍環(huán)境分布相近的節(jié)點，在向量空間里的位置也會彼此靠近，圖原本要表達的意思就保留下來了。

另外，針對每種不同的關系，“近似度得分 (Proximity Score) ”都可以定制不同的計算方法。這樣，一個節(jié)點的嵌入，就可以在不同種類的關系里共享了。

快一點，再快一點

要快速處理大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)，PBG用了這幾個法術：

一是圖分區(qū) (Graph Partitioning) ，這樣就不需要把整個模型加載到內(nèi)存里了。在圖嵌入質(zhì)量不損失的情況下，比不分區(qū)時節(jié)省了88%的內(nèi)存占用。二是一臺機器進行多線程計算。三是在多臺機器上同時跑，在圖上各自跑一個不相鄰的區(qū)域。四是批次負采樣(Batched Negative Sampling) ，能讓一臺CPU每秒處理100萬條邊，每條邊100次負采樣。

訓練完成之后，在FB15k、Youtube、LiveJournal等等圖譜上，都測試過。

團隊說，PBG和大前輩們的圖嵌入質(zhì)量相當，但需要的時間明顯縮短了。

你也試一試吧

你也去訓練一個PBG吧。

反正，也不用GPU。

不想訓練的話，還有用完整WikiData預訓練的模型。

你需要的傳送門，都在這里了。

代碼傳送門：

https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph

食用索引：

https://torchbiggraph.readthedocs.io/en/latest/

論文傳送門：

https://arxiv.org/abs/1903.12287

博客傳送門：

https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-pytorch-biggraph-for-faster-embeddings-of-extremely-large-graphs/