Euler问世！海内首个家产级的图深度进修开源框架

　千呼万唤始出来！阿里正式发布重磅开源项目——图深度进修框架 Euler。这是海内首个在焦点营业大局限应用后开源的图深度进修框架。此次开源，Euler 内置了大量的算法供用户直接行使，相干代码已经可在 GitHub 长举办下载。

图进修和深度进修都是人工智能的一个分支，作为阿里巴巴旗下的大数据营销平台，阿里妈妈创新性地将图进修与深度进修举办团结，推出了 Euler，可辅佐大幅度晋升营销服从。Euler 已在阿里妈妈焦点营业场景举办了锻炼和验证，同时，在金融、电信、医疗等涉及到伟大收集说明的场景中也具有很高的应用代价。譬喻，用户可以操作 Euler 对基于用户买卖营业等金融数据构建的伟大异构图举办进修与推理，进而应用于金融反诓骗等场景。

下面让我们一路走进 Euler 的天下。

Euler 开源地点

https://github.com/alibaba/euler

1.    概述

已往几年跟着数据局限和硬件计较力的敏捷增添，深度进修技能在家产界被普及应用并发生了庞大的技能盈利。当前应用已经相对成熟，下一步的技能盈利在那边还在起劲试探之中。图神经收集将端到端进修与归纳推理相团结，有望办理深度进修无法处理赏罚的相关推理、可表明性等一系列题目。对布局常识的表达、计较和组合泛化是实现具备 human-like AI 的要害，图神经收集有但愿在这些方面形成打破，使得呆板手段进一步晋升，因此对图神经收集的深入应用有但愿形成下一波技能盈利。

图作为表达手段很强的通用的数据布局，可以用来刻画实际天下中的许多题目，譬喻交际场景的用户收集、电阛阓景的用户和商品收集、电信场景的通讯收集、金融场景的买卖营业收集和医疗场景的药物分子收集等等。对比文本、语音和图像规模的数据较量轻易处理赏罚成欧式空间的 Grid-like 范例，得当现有的深度进修模子处理赏罚，图是一种非欧空间下的数据，并不能直策应用现有要领，必要专门计划的图神经收集体系。

1. 1Euler 的焦点手段

1）大局限图的漫衍式进修

家产界的图每每具稀有十亿节点和数百亿边，有些场景乃至可以到数百亿节点和数千亿边，在这样局限的图上单机实习是不行行的。Euler 支持图支解和高效不变的漫衍式实习，可以轻松支撑数十亿点、数百亿边的计较局限。

2）支持伟大异构图的表征

家产界的图相关多半错综伟大，表此刻节点异构、边相关异构，其它节点和边上也许有很是富厚的属性，这使得一些常见的图神经收集很难学到有用的表达。Euler 在图布局存储和图计较的抽象上均精采的支持异构点、异构边范例的操纵，并支持富厚的异构属性，可以很轻易的在图进修算法中举办异构图的表征进修。

3）图进修与深度进修的团结

家产界有许多经典场景，譬喻搜刮／保举／告白场景，传统的深度进修要领有不错结果，怎样把图进修和传统要领团结起来，进一步晋升模子手段是很值得试探的。Euler 支持基于深度进修样本的 mini-batch 实习，把图表征直接输入到深度进修收集中连系实习。

4）分层抽象与机动扩展

Euler 体系抽象为图引擎层、图操纵算子层、算法实现层三个条理，可以快速地在高层扩展一个图进修算法。现实上，Euler 也内置了大量的算法实现供各人直接行使。

1. 2 Euler 内置的算法实现

思量到框架的易用性，我们内置了多种知名算法以及几种我们内部的创新算法。全部实现，我们细心举办了测试，担保了算法运行服从，且算法结果与原论文对齐。用户无需举办开拓，注入数据到平台后，可以直接行使。我们内置的算法列表见下表。有关我们内部算法的具体信息请见 2.3 节。

2.   体系计划

Euler 体系整体可以分为三层：最底层的漫衍式图引擎，中间层图语义的算子，高层的图暗示进修算法。

下边我们分隔描写各个条理的焦点成果。

Figure1 Euler 架构 Overview

2. 1 漫衍式图引擎

为了支持我们的营业，我们不只面对超大局限图存储与计较的挑衅，还必要处理赏罚由多种差异范例的点，边及其属性组成异构图的伟大性。我们的漫衍式图引擎针对海量图存储，漫衍式并行图计较及异构图举办了优化计划，确保了家产场景下的有用应用。

• 起首为了存储超大局限图（数十亿点，数百亿边），Euler 必需打破单机的限定，从而回收了漫衍式的存储架构。在图加载时，整张图在引擎内部被切分为多个子图，每个计较节点被分派 1 个或几个子图举办加载。

• 为了充实操作各个计较节点的手段，在举办图的操纵时，，顶层操纵被解析为多个对子图的操纵由各个节点并行执行。这样跟着更多节点的插手，我们可以获得更好的处事手段。其次，我们引入了多 replica 的支持。从而用户可以机动均衡 shard 与 replica 的数目，取得更佳的处事手段。最后，我们针对图暗示进修优化了底层的图存储数据布局与操纵算法，单机的图操纵机能得到了数倍的晋升。

• 多种差异范例的边，点与属性所构成的异构图，对许多伟大的营业场景必不行少。为了支持异构图计较手段，底层存储凭证差异的节点与边的范例别离组织。这样我们可以高效支持异构的图操纵。

2. 2 中间图操纵算子

因为图进修算法的多样性以及营业的伟大性，牢靠的某几种乃至几十种算法实现无法满意客户的全部需求。以是在 Euler 计划中，我们环绕底层体系的焦点手段着重计划了机动强盛的图操纵算子，且全部算子均支持异构图操纵语义。用户可以操作它来快速搭建本身的算法变体，满意奇异的营业需求。

起首，Euler 漫衍式图引擎提供了 C++ 的 API 来提供全部图操纵。基于这个 API，我们可以利便的基于某个深度进修框架添加图操纵的算子，从而操作 Euler C++ 接口会见底层图引擎的手段。我们支持普及行使的深度进修框架，好比阿里巴巴的X-DeepLearning 与风行的 TensorFlow。后继我们也会思量支持其余的深度进修框架，好比 PyTorch。

（编辑：河北网）

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