📝 Graph: Learning Combinatorial Optimization Algorithms over Graphs

我们图上的组合优化问题，例如 Graph maxcut，下面的论文提出了对图结构进行了编码的方案：
- 论文 Learning Combinatorial Optimization Algorithms over Graphs （宋乐教授）
- 代码 https://github.com/Hanjun-Dai/graphnn

直接复现上面的代码，因为版本问题，不容易，我有以下建议：
- 建议复现他们的 PyTorch版本
- 建议安装PyTorch的 0.8.5 版本
- 建议安装 rdkit 和 boost 的最新版本

复现过程碰到问题，随时在这个issue 提出来。

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## 建议复现他们的 PyTorch版本：
> Dec. 22, 2017 update: pytorch version of structure2vec
For people who prefer python, here is the pytorch implementation of s2v:
https://github.com/Hanjun-Dai/pytorch_structure2vec

## 建议安装PyTorch的 0.8.5 版本

2017年的PyTorch 的版本是 0.4 ~ 0.8：
- 太旧的PyTorch版本，可能现在新的电脑没法找到合适的 cuda
- 太新的PyTorch版本，可能和旧代码不匹配
- 所以我们建议下载**PyTorch 版本 0.8.5 (2018年的）**，对应的cuda version 让 conda 自动帮我们安装

0.x 版本的PyTorch 经常能看到下面的代码，这个在 0.8.5 之前都兼容
https://github.com/Hanjun-Dai/pytorch_structure2vec/blob/bcf20c90f21e468f862f13e2f5809a52cd247d4e/graph_classification/main.py#L7C1-L8C4
```
from torch.autograd import Variable
from torch.nn.parameter import Parameter
```

## 建议安装 rdkit 和 boost 的最新版本

和C++有关的，我建议安装最新的 rdkit 和 boost（rdkit一直都有维护） ，如果最新的版本安装后，发现依然编译不成功，才去降低版本**并更换C++编译器到对应的低版本**（能上网查到）

> The following versions have been tested. But newer versions should also be fine.
rdkit : [Q3 2017 Release](https://github.com/rdkit/rdkit/releases/tag/Release_2017_09_1, Release_2017_09_2)
boost : Boost 1.61.0, 1.65.1

## 运行

按Readme 的方式来

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我之前单独抽取里面的 PyTorch 代码跑过它的推理过程，只需要PyTorch就好， rdkit 和 boost 这两个库用来提供“训练标签”，不想要完整复现，只想要了解网络结构的情况下，可以跳过。
https://github.com/Hanjun-Dai/pytorch_structure2vec/tree/master/s2v_lib