【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器学习中图神经网络算法应用领域，尤其涉及一种基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法。
技术介绍
1、图神经网络（graph neural networks，gnns）已经成为处理图结构数据的强大工具，并在诸多任务如节点分类、链接预测和关系提取等领域取得了显著进展。然而，随着图数据规模的不断扩大和图结构的复杂性增加，传统gnn模型面临着计算和存储开销巨大的挑战。为了克服这一问题，量化图神经网络（quantized graph neural networks，qgnn）应运而生，通过减少模型参数和计算量，提供了一种高效且可行的解决方案。量化图神经网络通过使用较少的比特数来表示模型参数和激活值，从而在保持较高预测精度的同时减少了存储需求和计算开销。
2、自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，旨在克服传统方法的限制并提高图神经网络的性能。将自适应批次大小的策略应用到量化图神经网络训练中，以实现高效的计算和加速量化图神经网络的处理。解决小批次和大批次之间权衡的方法，在训练期间自适应地调整批次大小。
3、目前在学术界对于现有的图神经网络系统采用的训练算法有两大方向，即量化图神经网络训练和采样图神经网络训练。量化图神经网络训练的最主要代表有加州大学feng等人提出的sgquant和牛津大学tailor等人提出的degree-quant。采样图神经网络训练的最主要代表有ibm研究所chen等人提出的fastgcn和南加州大学zeng等人提出的graphsaint。然而，对于像ogbn-product
4、在量化图神经网络训练过程中，当前这些方案基本采用了固定的批次大小来进行训练。所述的采用固定批次大小训练是指：用户选择在整个训练过程中保持不变的批次大小来进行量化图神经网络训练。然而，固定的批次大小迫使用户需要解决一个重要的冲突。一方面，当批次较小时，往往能够更快达到收敛。另一方面，当批次较大时，能够提供更多的数据并行性，从而提高计算效率和可伸缩性。
5、他们的共同特点都是通过使用较少的比特数来表示模型参数和激活值，从而在保持较高预测精度的同时减少了存储需求和计算开销，使得资源利用率得到一定提高。所述资源利用率提高是指将图神经网络中的邻接矩阵进行量化，然后使用0/1来表示边连接的存在。同时对权重和节点嵌入进行量化，从而可以在很大程度上提高资源的利用效率。
6、但是当前的量化图神经网络训练过程，仍然面临着性能瓶颈。一方面，传统的量化图神经网络仍然需要耗费大量的计算资源和时间来处理大规模图数据。另一方面，由于图数据的多样性和复杂性，固定的批次大小在不同的图结构上可能无法充分利用计算资源，导致性能下降。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于针对目前量化图神经网络训练中采用固定批次大小机制均无法充分利用计算资源的现状，提出一种基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，通过引入自适应批次大小的策略，根据图数据的特征和计算资源的情况，自适应地调整批次大小。根据实际情况调整批次大小，能够更好地平衡模型的计算负载和内存消耗。从源头上有效的降低了模型训练和推理的时间消耗。
2、本专利技术是这样实现的，一种基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法包括如下步骤：
3、步骤一、设定初始的批次大小和学习率；
4、步骤二、使用初始批次大小和学习率进行模型的训练；
5、步骤三、在训练过程中，定期评估模型在验证集上的性能表现；
6、步骤四、当模型在验证集上的性能达到一定的稳定状态或出现过拟合的迹象时，可以应用学习率衰减来调整批次大小；
7、步骤五、通过学习率的衰减情况，适当调整批次大小；
8、步骤六、根据调整后的批次大小和学习率，继续训练模型。
9、进一步，所述的步骤一通过初始批次大小可以根据实际问题和硬件资源进行选择，而初始学习率可以根据初步试验来确定。
10、进一步，步骤二所述的在每个训练迭代中，根据当前的批次大小和学习率进行参数更新。
11、进一步，所述的步骤三通过使用验证集的准确率、损失函数值来监控模型的性能。
12、进一步，步骤四通过观察模型在验证集上的性能，如果达到一定的稳定状态或出现过拟合的迹象时，可以应用学习率衰减来调整批次大小。
13、进一步，所述的步骤五当学习率衰减时，可以选择增大批次大小以加快收敛速度；当学习率保持不变或衰减较小时，可以选择减小批次大小以提高稳定性。
14、进一步，所述的步骤六根据调整后的批次大小和学习率，继续训练模型，以达到最佳的训练效果。
15、本专利技术的有益效果如下：
16、（1）本专利技术从量化图神经网络的源头上避免了固定的批次大小在不同的图结构上可能无法充分利用计算资源的问题，使用自适应批次大小充分利用更多的数据并行性，同时可以充分利用计算资源来提高量化图神经网络的性能；
17、（2）本专利技术通过自适应地调整批次大小的方式，相对于当前方案更加符合量化图神经网络的体系结构特征，不仅能够有效地优化计算效率，更能提高系统的整体运行效能；
18、（3）本专利技术可以面向不同的量化图神经网络训练过程中批次大小的选择，适用于多种目标平台，具有通用性
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1.一种基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤一通过初始批次大小可以根据实际问题和硬件资源进行选择，而初始学习率可以根据初步试验来确定。
3.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤二在每个训练迭代中，根据当前的批次大小和学习率进行参数更新。
4.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤三通过使用验证集的准确率、损失函数值来监控模型的性能。
5.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤四通过观察模型在验证集上的性能，如果达到一定的稳定状态或出现过拟合的迹象时，可以应用学习率衰减来调整批次大小。
6.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤五当学习率衰减时，可以选择增大批次大小以加快
7.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤六根据调整后的批次大小和学习率，继续训练模型，以达到最佳的训练效果。
...【技术特征摘要】
1.一种基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤一通过初始批次大小可以根据实际问题和硬件资源进行选择，而初始学习率可以根据初步试验来确定。
3.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤二在每个训练迭代中，根据当前的批次大小和学习率进行参数更新。
4.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤三通过使用验证集的准确率、损失函数值来...
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