Claude Skill MartKhám phá skillCâu dùng ngayHọc qua videoDùng terminalSkill là gì?
 
← Về danh sách

Trợ lý PyTorch Geometric (PyG) cho mạng nơ-ron đồ thị

Skill hướng dẫn dùng PyG đúng chuẩn: phân loại nút/đồ thị, dự đoán liên kết, đồ thị dị thể và lấy mẫu láng giềng cho đồ thị lớn.

Lập trìnhNâng cao★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 9/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026

Làm được gì

  • Chuẩn hóa cấu trúc dữ liệu Data/HeteroData và quy tắc edge_index dạng [2, num_edges] (nguồn lỗi phổ biến nhất).
  • Bảng so sánh chọn lớp tích chập: GCNConv, GATConv, SAGEConv, GINConv, RGCNConv, HGTConv... kèm vòng lặp huấn luyện cho từng bài toán.
  • Mở rộng cho đồ thị lớn với NeighborLoader, ClusterLoader, GraphSAINTSampler và DDP đa GPU.
  • Ba cách xây mô hình dị thể: to_hetero(), HeteroConv, và toán tử gốc như HGTConv.
  • Viết lớp tùy chỉnh qua MessagePassing, giải thích mô hình bằng torch_geometric.explain, và danh sách 8 lỗi thường gặp.

Phù hợp với ai

  • Kỹ sư/nhà nghiên cứu ML làm việc với dữ liệu đồ thị.
  • Người xây hệ gợi ý, đồ thị tri thức, mô hình phân tử.
  • Người mới dùng PyG hay bị lỗi định dạng cạnh hoặc gộp batch nhiều đồ thị.

Ví dụ sử dụng

  1. "Viết code huấn luyện GCN 2 lớp trên Cora" → tải Planetoid, dùng train/test mask, vòng lặp huấn luyện đầy đủ.
  2. "Dự đoán liên kết user–movie trên đồ thị dị thể" → dựng HeteroData, chuyển bằng to_hetero(), dùng LinkNeighborLoader.
  3. "Đồ thị 2 triệu nút không vừa GPU" → cấu hình num_neighbors=[15,10] và cắt đúng phần seed node khi tính loss.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/torch-geometric/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/torch-geometric từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/torch-geometric/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/torch-geometric ~/.claude/skills/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở terminal và clone kho skill: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  2. Tạo thư mục skill nếu chưa có: mkdir -p ~/.claude/skills
  3. Sao chép skill này: cp -r scientific-agent-skills/skills/torch-geometric ~/.claude/skills/
  4. Kiểm tra thư mục references/ đã được sao chép cùng.
  5. Cài thư viện: pip install torch rồi pip install torch_geometric (khuyến nghị Python 3.10+, PyTorch 2.6+).
  6. Khởi động lại Claude Code và thử yêu cầu: "Dùng PyG xây mô hình phân loại đồ thị giúp tôi".
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT