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└── train_idx-4.txt ├── IMDB-BINARY │ └── 10fold_idx │ │ ├── test_idx-6.txt │ │ ├── test_idx-3.txt │ │ ├── test_idx-7.txt │ │ ├── test_idx-8.txt │ │ ├── test_idx-1.txt │ │ ├── test_idx-10.txt │ │ ├── test_idx-2.txt │ │ ├── test_idx-4.txt │ │ ├── test_idx-5.txt │ │ ├── test_idx-9.txt │ │ └── train_idx-2.txt ├── PROTEINS │ └── 10fold_idx │ │ ├── test_idx-1.txt │ │ ├── test_idx-2.txt │ │ ├── test_idx-8.txt │ │ ├── test_idx-3.txt │ │ ├── test_idx-4.txt │ │ ├── test_idx-5.txt │ │ ├── test_idx-7.txt │ │ ├── test_idx-6.txt │ │ ├── test_idx-9.txt │ │ └── test_idx-10.txt ├── DD │ └── 10fold_idx │ │ ├── test_idx-9.txt │ │ ├── test_idx-1.txt │ │ ├── test_idx-3.txt │ │ ├── test_idx-6.txt │ │ ├── test_idx-4.txt │ │ ├── test_idx-5.txt │ │ ├── test_idx-7.txt │ │ ├── test_idx-8.txt │ │ ├── test_idx-10.txt │ │ └── test_idx-2.txt ├── IMDB-MULTI │ └── 10fold_idx │ │ ├── test_idx-1.txt │ │ ├── test_idx-8.txt │ │ ├── test_idx-4.txt │ │ ├── test_idx-9.txt │ │ ├── test_idx-7.txt │ │ ├── test_idx-10.txt │ │ ├── test_idx-6.txt │ │ ├── test_idx-2.txt │ │ ├── test_idx-3.txt │ │ └── test_idx-5.txt ├── NCI1 │ └── 10fold_idx │ │ ├── test_idx-2.txt │ │ ├── test_idx-10.txt │ │ ├── test_idx-7.txt │ │ ├── test_idx-3.txt │ │ ├── test_idx-4.txt │ │ ├── test_idx-1.txt │ │ ├── test_idx-8.txt │ │ ├── test_idx-9.txt │ │ ├── test_idx-5.txt │ │ └── test_idx-6.txt └── COLLAB │ └── 10fold_idx │ ├── test_idx-5.txt │ ├── test_idx-9.txt │ ├── test_idx-1.txt │ ├── test_idx-7.txt │ ├── test_idx-10.txt │ ├── test_idx-2.txt │ ├── test_idx-3.txt │ ├── test_idx-4.txt │ ├── test_idx-6.txt │ └── test_idx-8.txt ├── epochs └── .gitkeep ├── results ├── .gitkeep ├── dd.png ├── ptc.png ├── collab.png ├── imdbb.png ├── imdbm.png ├── mutag.png ├── nci1.png └── proteins.png ├── statistics └── .gitkeep ├── utils.py ├── model.py ├── set_determ.py ├── README.md └── train.py /data/.gitkeep: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 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globally normalized node degree to the node features. 7 | 8 | Args: 9 | cat (bool, optional): If set to :obj:`False`, all existing node 10 | features will be replaced. (default: :obj:`True`) 11 | """ 12 | 13 | def __init__(self, norm=True, max_value=None, cat=True): 14 | self.norm = norm 15 | self.max = max_value 16 | self.cat = cat 17 | 18 | def __call__(self, data): 19 | col, x = data.edge_index[1], data.x 20 | deg = degree(col, data.num_nodes) 21 | 22 | if self.norm: 23 | deg = deg / (deg.max() if self.max is None else self.max) 24 | 25 | deg = deg.view(-1, 1) 26 | 27 | if x is not None and self.cat: 28 | x = x.view(-1, 1) if x.dim() == 1 else x 29 | data.x = torch.cat([x, deg.to(x.dtype)], dim=-1) 30 | else: 31 | data.x = deg 32 | 33 | return data 34 | 35 | def __repr__(self): 36 | return '{}(norm={}, max_value={})'.format(self.__class__.__name__, self.norm, self.max) 37 | 38 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/DD/10fold_idx/test_idx-10.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 975 2 | 883 3 | 1150 4 | 220 5 | 234 6 | 336 7 | 627 8 | 257 9 | 524 10 | 172 11 | 824 12 | 215 13 | 103 14 | 542 15 | 1075 16 | 1163 17 | 686 18 | 101 19 | 893 20 | 40 21 | 898 22 | 147 23 | 985 24 | 661 25 | 176 26 | 888 27 | 418 28 | 1008 29 | 1056 30 | 993 31 | 847 32 | 1044 33 | 371 34 | 624 35 | 1136 36 | 472 37 | 490 38 | 381 39 | 332 40 | 783 41 | 817 42 | 807 43 | 1147 44 | 139 45 | 770 46 | 424 47 | 1132 48 | 223 49 | 1090 50 | 574 51 | 14 52 | 918 53 | 149 54 | 1144 55 | 552 56 | 73 57 | 879 58 | 478 59 | 1005 60 | 10 61 | 1095 62 | 570 63 | 851 64 | 95 65 | 387 66 | 281 67 | 1088 68 | 100 69 | 121 70 | 1158 71 | 244 72 | 585 73 | 1118 74 | 1100 75 | 994 76 | 922 77 | 535 78 | 756 79 | 654 80 | 635 81 | 842 82 | 732 83 | 803 84 | 751 85 | 205 86 | 905 87 | 195 88 | 1116 89 | 1124 90 | 27 91 | 563 92 | 998 93 | 763 94 | 48 95 | 1032 96 | 750 97 | 458 98 | 962 99 | 1081 100 | 76 101 | 997 102 | 77 103 | 1007 104 | 1106 105 | 386 106 | 871 107 | 1028 108 | 540 109 | 218 110 | 180 111 | 441 112 | 210 113 | 291 114 | 628 115 | 396 116 | 759 117 | 1108 118 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/DD/10fold_idx/test_idx-2.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 1055 2 | 1019 3 | 592 4 | 259 5 | 12 6 | 309 7 | 839 8 | 544 9 | 698 10 | 113 11 | 1112 12 | 900 13 | 488 14 | 154 15 | 874 16 | 968 17 | 407 18 | 597 19 | 753 20 | 374 21 | 536 22 | 1087 23 | 772 24 | 793 25 | 789 26 | 262 27 | 256 28 | 499 29 | 337 30 | 1107 31 | 1127 32 | 118 33 | 446 34 | 1079 35 | 523 36 | 717 37 | 924 38 | 1039 39 | 1053 40 | 649 41 | 1057 42 | 598 43 | 1080 44 | 476 45 | 156 46 | 943 47 | 451 48 | 345 49 | 827 50 | 601 51 | 1077 52 | 230 53 | 694 54 | 873 55 | 861 56 | 75 57 | 327 58 | 519 59 | 471 60 | 128 61 | 980 62 | 119 63 | 1011 64 | 126 65 | 648 66 | 466 67 | 286 68 | 398 69 | 741 70 | 838 71 | 781 72 | 485 73 | 743 74 | 1153 75 | 456 76 | 1093 77 | 548 78 | 667 79 | 760 80 | 273 81 | 420 82 | 179 83 | 1137 84 | 1120 85 | 738 86 | 798 87 | 449 88 | 1027 89 | 447 90 | 681 91 | 791 92 | 1015 93 | 889 94 | 1173 95 | 1105 96 | 60 97 | 404 98 | 776 99 | 705 100 | 1026 101 | 303 102 | 102 103 | 850 104 | 870 105 | 161 106 | 221 107 | 507 108 | 89 109 | 815 110 | 600 111 | 412 112 | 169 113 | 409 114 | 133 115 | 357 116 | 1067 117 | 645 118 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/IMDB-MULTI/10fold_idx/test_idx-1.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 335 2 | 956 3 | 637 4 | 1277 5 | 1287 6 | 1085 7 | 1409 8 | 927 9 | 935 10 | 1210 11 | 455 12 | 957 13 | 338 14 | 995 15 | 126 16 | 168 17 | 589 18 | 864 19 | 432 20 | 824 21 | 1251 22 | 1050 23 | 198 24 | 273 25 | 666 26 | 369 27 | 180 28 | 629 29 | 399 30 | 943 31 | 1034 32 | 836 33 | 457 34 | 397 35 | 1025 36 | 227 37 | 305 38 | 1174 39 | 938 40 | 686 41 | 916 42 | 435 43 | 842 44 | 440 45 | 189 46 | 664 47 | 112 48 | 947 49 | 229 50 | 1369 51 | 955 52 | 496 53 | 740 54 | 1162 55 | 458 56 | 742 57 | 140 58 | 988 59 | 182 60 | 518 61 | 16 62 | 968 63 | 1051 64 | 540 65 | 201 66 | 213 67 | 784 68 | 1458 69 | 1003 70 | 34 71 | 1247 72 | 749 73 | 1360 74 | 269 75 | 370 76 | 87 77 | 1323 78 | 353 79 | 184 80 | 6 81 | 1262 82 | 1370 83 | 523 84 | 52 85 | 497 86 | 758 87 | 40 88 | 1365 89 | 350 90 | 517 91 | 567 92 | 827 93 | 1275 94 | 72 95 | 735 96 | 820 97 | 86 98 | 1192 99 | 287 100 | 600 101 | 468 102 | 577 103 | 1075 104 | 618 105 | 876 106 | 860 107 | 1286 108 | 646 109 | 974 110 | 463 111 | 521 112 | 1363 113 | 1470 114 | 777 115 | 511 116 | 1366 117 | 1113 118 | 823 119 | 584 120 | 467 121 | 606 122 | 525 123 | 445 124 | 1193 125 | 830 126 | 1315 127 | 762 128 | 1036 129 | 774 130 | 897 131 | 203 132 | 662 133 | 1086 134 | 967 135 | 566 136 | 15 137 | 611 138 | 444 139 | 443 140 | 610 141 | 294 142 | 570 143 | 1187 144 | 583 145 | 1434 146 | 1014 147 | 145 148 | 505 149 | 873 150 | 1359 151 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/IMDB-MULTI/10fold_idx/test_idx-8.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 221 2 | 300 3 | 1189 4 | 90 5 | 360 6 | 586 7 | 286 8 | 199 9 | 178 10 | 161 11 | 837 12 | 75 13 | 97 14 | 641 15 | 320 16 | 1487 17 | 400 18 | 107 19 | 96 20 | 321 21 | 534 22 | 210 23 | 9 24 | 855 25 | 1398 26 | 926 27 | 1089 28 | 1066 29 | 438 30 | 7 31 | 579 32 | 1090 33 | 398 34 | 256 35 | 925 36 | 302 37 | 659 38 | 242 39 | 1244 40 | 1267 41 | 1151 42 | 1283 43 | 917 44 | 1402 45 | 1335 46 | 191 47 | 459 48 | 743 49 | 627 50 | 318 51 | 282 52 | 853 53 | 1451 54 | 1133 55 | 332 56 | 847 57 | 1227 58 | 1143 59 | 373 60 | 430 61 | 598 62 | 1117 63 | 992 64 | 950 65 | 1387 66 | 1179 67 | 1124 68 | 590 69 | 698 70 | 304 71 | 1379 72 | 152 73 | 769 74 | 33 75 | 812 76 | 1068 77 | 278 78 | 106 79 | 881 80 | 197 81 | 260 82 | 349 83 | 194 84 | 834 85 | 62 86 | 810 87 | 61 88 | 593 89 | 531 90 | 877 91 | 1111 92 | 1166 93 | 980 94 | 1493 95 | 1115 96 | 20 97 | 1271 98 | 473 99 | 671 100 | 46 101 | 124 102 | 104 103 | 378 104 | 314 105 | 179 106 | 1424 107 | 1361 108 | 1197 109 | 1463 110 | 1242 111 | 81 112 | 882 113 | 546 114 | 351 115 | 363 116 | 514 117 | 555 118 | 994 119 | 222 120 | 759 121 | 219 122 | 989 123 | 1442 124 | 274 125 | 949 126 | 1385 127 | 952 128 | 1169 129 | 1327 130 | 792 131 | 1416 132 | 1018 133 | 681 134 | 494 135 | 845 136 | 1168 137 | 479 138 | 683 139 | 603 140 | 243 141 | 937 142 | 341 143 | 395 144 | 1032 145 | 1104 146 | 1154 147 | 765 148 | 1059 149 | 914 150 | 1010 151 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/IMDB-MULTI/10fold_idx/test_idx-4.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 1165 2 | 946 3 | 437 4 | 1208 5 | 963 6 | 1107 7 | 88 8 | 31 9 | 676 10 | 390 11 | 1296 12 | 986 13 | 296 14 | 1037 15 | 694 16 | 892 17 | 1232 18 | 407 19 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-------------------------------------------------------------------------------- 1 | 109 2 | 126 3 | 182 4 | 38 5 | 170 6 | 91 7 | 135 8 | 119 9 | 58 10 | 44 11 | 7 12 | 144 13 | 133 14 | 117 15 | 151 16 | 34 17 | 97 18 | 73 19 | 21 20 | 1 21 | 48 22 | 110 23 | 183 24 | 171 25 | 84 26 | 20 27 | 42 28 | 10 29 | 138 30 | 46 31 | 31 32 | 68 33 | 57 34 | 43 35 | 87 36 | 121 37 | 104 38 | 60 39 | 65 40 | 120 41 | 61 42 | 167 43 | 17 44 | 179 45 | 127 46 | 18 47 | 101 48 | 8 49 | 14 50 | 33 51 | 53 52 | 181 53 | 41 54 | 185 55 | 63 56 | 19 57 | 70 58 | 186 59 | 82 60 | 132 61 | 105 62 | 30 63 | 184 64 | 67 65 | 178 66 | 153 67 | 173 68 | 45 69 | 5 70 | 160 71 | 26 72 | 36 73 | 172 74 | 92 75 | 107 76 | 89 77 | 128 78 | 83 79 | 90 80 | 130 81 | 69 82 | 54 83 | 77 84 | 154 85 | 72 86 | 168 87 | 23 88 | 129 89 | 131 90 | 74 91 | 146 92 | 177 93 | 112 94 | 137 95 | 94 96 | 64 97 | 176 98 | 71 99 | 143 100 | 158 101 | 15 102 | 80 103 | 145 104 | 85 105 | 103 106 | 32 107 | 62 108 | 88 109 | 28 110 | 40 111 | 118 112 | 52 113 | 122 114 | 152 115 | 164 116 | 27 117 | 2 118 | 156 119 | 139 120 | 174 121 | 56 122 | 50 123 | 111 124 | 123 125 | 147 126 | 100 127 | 9 128 | 51 129 | 102 130 | 142 131 | 141 132 | 180 133 | 155 134 | 159 135 | 98 136 | 49 137 | 165 138 | 95 139 | 115 140 | 113 141 | 140 142 | 106 143 | 125 144 | 99 145 | 81 146 | 55 147 | 59 148 | 149 149 | 24 150 | 157 151 | 29 152 | 3 153 | 78 154 | 16 155 | 86 156 | 35 157 | 136 158 | 166 159 | 6 160 | 4 161 | 39 162 | 96 163 | 163 164 | 37 165 | 13 166 | 169 167 | 187 168 | 114 169 | 161 170 | 0 171 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/MUTAG/10fold_idx/train_idx-6.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 109 2 | 126 3 | 182 4 | 38 5 | 170 6 | 91 7 | 135 8 | 119 9 | 58 10 | 44 11 | 7 12 | 144 13 | 133 14 | 117 15 | 151 16 | 34 17 | 97 18 | 73 19 | 21 20 | 1 21 | 48 22 | 110 23 | 183 24 | 171 25 | 84 26 | 20 27 | 42 28 | 10 29 | 138 30 | 46 31 | 31 32 | 68 33 | 57 34 | 43 35 | 87 36 | 121 37 | 104 38 | 60 39 | 65 40 | 120 41 | 61 42 | 167 43 | 17 44 | 179 45 | 127 46 | 18 47 | 101 48 | 8 49 | 14 50 | 33 51 | 53 52 | 181 53 | 41 54 | 185 55 | 63 56 | 19 57 | 70 58 | 186 59 | 82 60 | 132 61 | 105 62 | 30 63 | 184 64 | 67 65 | 178 66 | 153 67 | 173 68 | 45 69 | 5 70 | 160 71 | 26 72 | 36 73 | 75 74 | 25 75 | 134 76 | 66 77 | 12 78 | 150 79 | 108 80 | 175 81 | 79 82 | 47 83 | 11 84 | 76 85 | 116 86 | 124 87 | 162 88 | 22 89 | 148 90 | 93 91 | 146 92 | 177 93 | 112 94 | 137 95 | 94 96 | 64 97 | 176 98 | 71 99 | 143 100 | 158 101 | 15 102 | 80 103 | 145 104 | 85 105 | 103 106 | 32 107 | 62 108 | 88 109 | 28 110 | 40 111 | 118 112 | 52 113 | 122 114 | 152 115 | 164 116 | 27 117 | 2 118 | 156 119 | 139 120 | 174 121 | 56 122 | 50 123 | 111 124 | 123 125 | 147 126 | 100 127 | 9 128 | 51 129 | 102 130 | 142 131 | 141 132 | 180 133 | 155 134 | 159 135 | 98 136 | 49 137 | 165 138 | 95 139 | 115 140 | 113 141 | 140 142 | 106 143 | 125 144 | 99 145 | 81 146 | 55 147 | 59 148 | 149 149 | 24 150 | 157 151 | 29 152 | 3 153 | 78 154 | 16 155 | 86 156 | 35 157 | 136 158 | 166 159 | 6 160 | 4 161 | 39 162 | 96 163 | 163 164 | 37 165 | 13 166 | 169 167 | 187 168 | 114 169 | 161 170 | 0 171 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/MUTAG/10fold_idx/train_idx-10.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 109 2 | 126 3 | 182 4 | 38 5 | 170 6 | 91 7 | 135 8 | 119 9 | 58 10 | 44 11 | 7 12 | 144 13 | 133 14 | 117 15 | 151 16 | 34 17 | 97 18 | 73 19 | 21 20 | 1 21 | 48 22 | 110 23 | 183 24 | 171 25 | 84 26 | 20 27 | 42 28 | 10 29 | 138 30 | 46 31 | 31 32 | 68 33 | 57 34 | 43 35 | 87 36 | 121 37 | 104 38 | 60 39 | 65 40 | 120 41 | 61 42 | 167 43 | 17 44 | 179 45 | 127 46 | 18 47 | 101 48 | 8 49 | 14 50 | 33 51 | 53 52 | 181 53 | 41 54 | 185 55 | 63 56 | 19 57 | 70 58 | 186 59 | 82 60 | 132 61 | 105 62 | 30 63 | 184 64 | 67 65 | 178 66 | 153 67 | 173 68 | 45 69 | 5 70 | 160 71 | 26 72 | 36 73 | 75 74 | 25 75 | 134 76 | 66 77 | 12 78 | 150 79 | 108 80 | 175 81 | 79 82 | 47 83 | 11 84 | 76 85 | 116 86 | 124 87 | 162 88 | 22 89 | 148 90 | 93 91 | 172 92 | 92 93 | 107 94 | 89 95 | 128 96 | 83 97 | 90 98 | 130 99 | 69 100 | 54 101 | 77 102 | 154 103 | 72 104 | 168 105 | 23 106 | 129 107 | 131 108 | 74 109 | 146 110 | 177 111 | 112 112 | 137 113 | 94 114 | 64 115 | 176 116 | 71 117 | 143 118 | 158 119 | 15 120 | 80 121 | 145 122 | 85 123 | 103 124 | 32 125 | 62 126 | 88 127 | 28 128 | 40 129 | 118 130 | 52 131 | 122 132 | 152 133 | 164 134 | 27 135 | 2 136 | 156 137 | 139 138 | 174 139 | 56 140 | 50 141 | 111 142 | 123 143 | 147 144 | 100 145 | 9 146 | 51 147 | 102 148 | 142 149 | 141 150 | 180 151 | 155 152 | 159 153 | 98 154 | 49 155 | 165 156 | 95 157 | 115 158 | 113 159 | 140 160 | 106 161 | 125 162 | 99 163 | 163 164 | 37 165 | 13 166 | 169 167 | 187 168 | 114 169 | 161 170 | 0 171 | -------------------------------------------------------------------------------- /model.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import torch 2 | import torch.nn.functional as F 3 | from torch import nn 4 | from torch.nn import Conv1d, MaxPool1d, Linear, Dropout 5 | from torch_geometric.nn import GCNConv, SortAggregation 6 | from torch_geometric.utils import remove_self_loops 7 | 8 | 9 | class Model(nn.Module): 10 | def __init__(self, num_features, num_classes): 11 | super(Model, self).__init__() 12 | 13 | self.conv1 = GCNConv(num_features, 32) 14 | self.conv2 = GCNConv(32, 32) 15 | self.conv3 = GCNConv(32, 32) 16 | self.conv4 = GCNConv(32, 1) 17 | self.sort_pool = SortAggregation(k=30) 18 | self.conv5 = Conv1d(1, 16, 97, 97) 19 | self.conv6 = Conv1d(16, 32, 5, 1) 20 | self.pool = MaxPool1d(2, 2) 21 | self.classifier_1 = Linear(352, 128) 22 | self.drop_out = Dropout(0.5) 23 | self.classifier_2 = Linear(128, num_classes) 24 | self.relu = nn.ReLU(inplace=True) 25 | 26 | def forward(self, data): 27 | x, edge_index, batch = data.x, data.edge_index, data.batch 28 | edge_index, _ = remove_self_loops(edge_index) 29 | 30 | x_1 = torch.tanh(self.conv1(x, edge_index)) 31 | x_2 = torch.tanh(self.conv2(x_1, edge_index)) 32 | x_3 = torch.tanh(self.conv3(x_2, edge_index)) 33 | x_4 = torch.tanh(self.conv4(x_3, edge_index)) 34 | x = torch.cat([x_1, x_2, x_3, x_4], dim=-1) 35 | x = self.sort_pool(x, batch) 36 | x = x.view(x.size(0), 1, x.size(-1)) 37 | x = self.relu(self.conv5(x)) 38 | x = self.pool(x) 39 | x = self.relu(self.conv6(x)) 40 | x = x.view(x.size(0), -1) 41 | out = self.relu(self.classifier_1(x)) 42 | out = self.drop_out(out) 43 | classes = F.log_softmax(self.classifier_2(out), dim=-1) 44 | 45 | return classes 46 | -------------------------------------------------------------------------------- /set_determ.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | def set_determ(SEED: int, cudnn_determ: bool = True): 2 | """Set deterministic modes of `random`, `torch` and `numpy` to ensure reproducibility. 3 | 4 | :param SEED: Random seed. 5 | :param cudnn_determ: Make cuDNN deterministic. 6 | """ 7 | import random 8 | import torch 9 | import numpy as np 10 | 11 | random.seed(SEED) # Set python seed for custom operators. 12 | 13 | torch.manual_seed(SEED) # Seed the RNG for all devices (both CPU and CUDA). 14 | torch.cuda.manual_seed_all(SEED) # If you are using multi-GPU. In case of one GPU, you can use # torch.cuda.manual_seed(SEED). 15 | 16 | if cudnn_determ: 17 | torch.backends.cudnn.benchmark = False # Causes cuDNN to deterministically select an algorithm, 18 | # possibly at the cost of reduced performance 19 | # (the algorithm itself may be nondeterministic). 20 | torch.backends.cudnn.deterministic = True # Causes cuDNN to use a deterministic convolution algorithm, 21 | # but may slow down performance. 22 | # It will not guarantee that your training process is deterministic 23 | # if you are using other libraries that may use nondeterministic algorithms 24 | else: 25 | torch.backends.cudnn.enabled = False # Controls whether cuDNN is enabled or not. 26 | # If you want to enable cuDNN, set it to True. 27 | np.random.RandomState( 28 | np.random.MT19937( 29 | np.random.SeedSequence(SEED))) # If any of the libraries or code rely on NumPy seed the global NumPy RNG. 30 | np.random.seed(SEED) 31 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/PTC_MR/10fold_idx/train_idx-5.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 264 2 | 107 3 | 103 4 | 290 5 | 211 6 | 51 7 | 298 8 | 16 9 | 63 10 | 115 11 | 308 12 | 200 13 | 301 14 | 333 15 | 255 16 | 337 17 | 175 18 | 95 19 | 64 20 | 327 21 | 280 22 | 247 23 | 78 24 | 130 25 | 187 26 | 57 27 | 74 28 | 328 29 | 173 30 | 45 31 | 174 32 | 248 33 | 161 34 | 143 35 | 31 36 | 291 37 | 304 38 | 316 39 | 13 40 | 249 41 | 185 42 | 329 43 | 306 44 | 254 45 | 197 46 | 119 47 | 80 48 | 239 49 | 24 50 | 54 51 | 330 52 | 233 53 | 15 54 | 116 55 | 12 56 | 55 57 | 128 58 | 307 59 | 252 60 | 20 61 | 28 62 | 122 63 | 184 64 | 303 65 | 215 66 | 240 67 | 305 68 | 325 69 | 321 70 | 140 71 | 295 72 | 225 73 | 172 74 | 97 75 | 33 76 | 271 77 | 142 78 | 90 79 | 202 80 | 124 81 | 278 82 | 36 83 | 96 84 | 154 85 | 49 86 | 199 87 | 159 88 | 39 89 | 79 90 | 126 91 | 0 92 | 214 93 | 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198 | 8 199 | 279 200 | 11 201 | 98 202 | 19 203 | 229 204 | 193 205 | 93 206 | 102 207 | 91 208 | 250 209 | 137 210 | 132 211 | 208 212 | 204 213 | 94 214 | 312 215 | 60 216 | 186 217 | 259 218 | 10 219 | 61 220 | 7 221 | 209 222 | 141 223 | 70 224 | 169 225 | 117 226 | 335 227 | 283 228 | 42 229 | 206 230 | 336 231 | 123 232 | 276 233 | 194 234 | 242 235 | 201 236 | 223 237 | 179 238 | 127 239 | 232 240 | 286 241 | 220 242 | 111 243 | 148 244 | 181 245 | 76 246 | 101 247 | 113 248 | 342 249 | 244 250 | 226 251 | 270 252 | 222 253 | 261 254 | 48 255 | 69 256 | 216 257 | 40 258 | 243 259 | 153 260 | 231 261 | 152 262 | 99 263 | 294 264 | 275 265 | 256 266 | 318 267 | 25 268 | 341 269 | 338 270 | 190 271 | 234 272 | 292 273 | 265 274 | 158 275 | 319 276 | 85 277 | 262 278 | 47 279 | 18 280 | 237 281 | 218 282 | 284 283 | 273 284 | 46 285 | 106 286 | 125 287 | 288 288 | 258 289 | 334 290 | 182 291 | 339 292 | 162 293 | 3 294 | 87 295 | 139 296 | 326 297 | 227 298 | 89 299 | 71 300 | 183 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120 | 2998 121 | 2772 122 | 1319 123 | 2031 124 | 4052 125 | 2069 126 | 1598 127 | 3660 128 | 1261 129 | 3153 130 | 196 131 | 3158 132 | 3461 133 | 1475 134 | 3494 135 | 2242 136 | 4384 137 | 3332 138 | 3032 139 | 3946 140 | 3562 141 | 3028 142 | 502 143 | 623 144 | 613 145 | 2853 146 | 2732 147 | 2822 148 | 1205 149 | 22 150 | 1644 151 | 3228 152 | 4125 153 | 693 154 | 4411 155 | 2281 156 | 4777 157 | 1408 158 | 1246 159 | 1415 160 | 106 161 | 2718 162 | 1108 163 | 888 164 | 4562 165 | 596 166 | 4424 167 | 4200 168 | 1137 169 | 4436 170 | 4469 171 | 143 172 | 3340 173 | 3141 174 | 980 175 | 1407 176 | 374 177 | 668 178 | 2131 179 | 1572 180 | 1249 181 | 112 182 | 259 183 | 2248 184 | 954 185 | 1802 186 | 1015 187 | 2168 188 | 2896 189 | 2599 190 | 1946 191 | 199 192 | 1597 193 | 3200 194 | 3036 195 | 4347 196 | 191 197 | 3540 198 | 3034 199 | 319 200 | 127 201 | 2119 202 | 740 203 | 3541 204 | 3387 205 | 2107 206 | 1157 207 | 3180 208 | 443 209 | 4567 210 | 178 211 | 1196 212 | 1651 213 | 3710 214 | 812 215 | 179 216 | 1296 217 | 3253 218 | 4071 219 | 1592 220 | 3627 221 | 1476 222 | 3799 223 | 1760 224 | 4937 225 | 1744 226 | 3904 227 | 1372 228 | 2409 229 | 1518 230 | 2060 231 | 3092 232 | 379 233 | 1917 234 | 790 235 | 3424 236 | 4575 237 | 2960 238 | 3017 239 | 1257 240 | 1493 241 | 642 242 | 4131 243 | 2834 244 | 520 245 | 1309 246 | 2322 247 | 4449 248 | 1996 249 | 100 250 | 4431 251 | 516 252 | 4544 253 | 111 254 | 161 255 | 341 256 | 3362 257 | 2774 258 | 2345 259 | 4072 260 | 166 261 | 1832 262 | 4389 263 | 4666 264 | 3447 265 | 4102 266 | 4870 267 | 830 268 | 260 269 | 689 270 | 3341 271 | 3279 272 | 1254 273 | 2228 274 | 2154 275 | 1275 276 | 1009 277 | 609 278 | 3173 279 | 4510 280 | 3762 281 | 57 282 | 4915 283 | 2534 284 | 2883 285 | 3189 286 | 230 287 | 1849 288 | 4558 289 | 2217 290 | 4739 291 | 2397 292 | 4429 293 | 3820 294 | 680 295 | 2480 296 | 3792 297 | 2773 298 | 2368 299 | 2382 300 | 3365 301 | 3217 302 | 2059 303 | 3379 304 | 4755 305 | 3776 306 | 4618 307 | 3433 308 | 1465 309 | 1153 310 | 4833 311 | 2210 312 | 2996 313 | 2674 314 | 1559 315 | 1797 316 | 2047 317 | 2276 318 | 3275 319 | 4418 320 | 3566 321 | 3338 322 | 141 323 | 1489 324 | 2776 325 | 3768 326 | 4879 327 | 4325 328 | 2361 329 | 1662 330 | 679 331 | 3190 332 | 869 333 | 4000 334 | 2167 335 | 4570 336 | 2851 337 | 4566 338 | 3661 339 | 2018 340 | 1428 341 | 1459 342 | 419 343 | 1897 344 | 3932 345 | 1020 346 | 863 347 | 3657 348 | 4765 349 | 4815 350 | 3788 351 | 695 352 | 2027 353 | 1363 354 | 4603 355 | 2576 356 | 4388 357 | 4497 358 | 4359 359 | 3078 360 | 941 361 | 4193 362 | 1694 363 | 4134 364 | 3267 365 | 4416 366 | 3725 367 | 42 368 | 2771 369 | 4225 370 | 1726 371 | 1348 372 | 197 373 | 2944 374 | 2962 375 | 4560 376 | 4793 377 | 277 378 | 4719 379 | 4660 380 | 3968 381 | 2206 382 | 421 383 | 2735 384 | 1504 385 | 1120 386 | 4857 387 | 343 388 | 2804 389 | 3075 390 | 3374 391 | 2949 392 | 2439 393 | 3589 394 | 3178 395 | 4028 396 | 12 397 | 425 398 | 3329 399 | 3298 400 | 3845 401 | 2149 402 | 836 403 | 2750 404 | 2868 405 | 3344 406 | 3469 407 | 3138 408 | 3467 409 | 4795 410 | 1511 411 | 495 412 | 3425 413 | 805 414 | 1635 415 | 3899 416 | 3323 417 | 370 418 | 3507 419 | 1628 420 | 1172 421 | 2728 422 | 2146 423 | 4882 424 | 3875 425 | 4787 426 | 3206 427 | 1882 428 | 1411 429 | 2970 430 | 2234 431 | 2645 432 | 3356 433 | 2734 434 | 233 435 | 4954 436 | 3422 437 | 2319 438 | 4084 439 | 2557 440 | 3308 441 | 4806 442 | 1484 443 | 2758 444 | 3664 445 | 1129 446 | 4364 447 | 3892 448 | 1894 449 | 1347 450 | 539 451 | 2346 452 | 3603 453 | 411 454 | 490 455 | 435 456 | 190 457 | 1699 458 | 1746 459 | 3937 460 | 4609 461 | 2269 462 | 2802 463 | 2172 464 | 3282 465 | 1346 466 | 3193 467 | 536 468 | 287 469 | 2792 470 | 806 471 | 3602 472 | 3388 473 | 4344 474 | 4462 475 | 4542 476 | 4865 477 | 575 478 | 251 479 | 1107 480 | 2702 481 | 227 482 | 3655 483 | 1176 484 | 2923 485 | 591 486 | 1380 487 | 1723 488 | 3537 489 | 72 490 | 2506 491 | 4990 492 | 2467 493 | 3585 494 | 1522 495 | 3902 496 | 4446 497 | 598 498 | 4050 499 | 4132 500 | 107 501 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # DGCNN 2 | A PyTorch implementation of DGCNN based on AAAI 2018 paper 3 | [An End-to-End Deep Learning Architecture for Graph Classification](https://www.cse.wustl.edu/~muhan/papers/AAAI_2018_DGCNN.pdf). 4 | 5 | ## Requirements 6 | - [Anaconda](https://www.anaconda.com/download/) 7 | - [PyTorch](https://pytorch.org) 8 | ``` 9 | conda install pytorch torchvision -c pytorch 10 | ``` 11 | - PyTorchNet 12 | ``` 13 | pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master 14 | ``` 15 | - [PyTorch Geometric](https://rusty1s.github.io/pytorch_geometric/build/html/index.html) 16 | ``` 17 | pip install torch-scatter 18 | pip install torch-sparse 19 | pip install torch-cluster 20 | pip install torch-spline-conv (optional) 21 | pip install torch-geometric 22 | ``` 23 | 24 | ## Datasets 25 | The datasets are collected from [graph kernel datasets](https://ls11-www.cs.tu-dortmund.de/staff/morris/graphkerneldatasets). 26 | The code will download and extract them into `data` directory automatically. The `10fold_idx` files are collected from 27 | [pytorch_DGCNN](https://github.com/muhanzhang/pytorch_DGCNN). 28 | 29 | ## Usage 30 | ### Train Model 31 | ``` 32 | python -m visdom.server -logging_level WARNING & python train.py --data_type PTC_MR --num_epochs 200 33 | optional arguments: 34 | --data_type dataset type [default value is 'DD'](choices:['DD', 'PTC_MR', 'NCI1', 'PROTEINS', 'IMDB-BINARY', 'IMDB-MULTI', 'MUTAG', 'COLLAB']) 35 | --batch_size train batch size [default value is 50] 36 | --num_epochs train epochs number [default value is 100] 37 | ``` 38 | Visdom now can be accessed by going to `127.0.0.1:8097/env/$data_type` in your browser, `$data_type` means the dataset type which you are training. 39 | 40 | ## Benchmarks 41 | Default PyTorch Adam optimizer hyper-parameters were used without learning rate scheduling. 42 | The model was trained with 100 epochs and batch size of 50 on a NVIDIA GTX 1070 GPU. 43 | 44 | Here is tiny difference between this code and official paper. **X** is defined as a concatenated matrix of vertex labels、 45 | vertex attributes and normalized node degrees. 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 |
DatasetMUTAGPTCNCI1PROTEINSD&DCOLLABIMDB-BIMDB-M
Num. of Graphs1883444,1101,1131,1785,0001,0001,500
Num. of Classes22222323
Node Attr. (Dim.)81938590111
Num. of Parameters52,03552,38752,99551,93954,65951,94051,81151,940
DGCNN (official)85.83±1.6658.59±2.4774.44±0.4775.54±0.9479.37±0.9473.76±0.4970.03±0.8647.83±0.85
DGCNN (ours)81.67±9.6459.12±11.2775.72±3.1372.88±3.3868.80±5.3770.52±2.0071.50±4.4846.47±5.22
Training Time4.48s6.77s61.04s21.15s64.71s202.65s15.55s21.90s
141 | 142 | ## Results 143 | The train loss、accuracy, test loss、accuracy are showed on visdom. 144 | 145 | ### MUTAG 146 | ![result](results/mutag.png) 147 | ### PTC 148 | ![result](results/ptc.png) 149 | ### NCI1 150 | ![result](results/nci1.png) 151 | ### PROTEINS 152 | ![result](results/proteins.png) 153 | ### D&D 154 | ![result](results/dd.png) 155 | ### COLLAB 156 | ![result](results/collab.png) 157 | ### IMDB-B 158 | ![result](results/imdbb.png) 159 | ### IMDB-M 160 | ![result](results/imdbm.png) -------------------------------------------------------------------------------- /train.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import argparse 2 | 3 | import numpy as np 4 | import pandas as pd 5 | import torch 6 | import visdom 7 | from torch import nn 8 | from torch.optim import Adam 9 | from torch_geometric.loader import DataLoader 10 | from torch_geometric.datasets import TUDataset 11 | from tqdm import tqdm 12 | 13 | from model import Model 14 | from utils import Indegree 15 | from set_determ import set_determ 16 | 17 | def get_args(): 18 | parser = argparse.ArgumentParser(description='Train Model') 19 | parser.add_argument('--data_type', default='DD', type=str, 20 | choices=['DD', 'PTC_MR', 'NCI1', 'PROTEINS', 'IMDB-BINARY', 'IMDB-MULTI', 'MUTAG', 'COLLAB'], 21 | help='dataset type') 22 | parser.add_argument('--batch_size', default=50, type=int, help='train batch size') 23 | parser.add_argument('--num_epochs', default=100, type=int, help='train epochs number') 24 | parser.add_argument('--seed', default=324, type=int, help='random seed') 25 | return parser.parse_args() 26 | 27 | def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer, device): 28 | """Training in one epoch. Return loss and accuracy*100.""" 29 | 30 | model.train() 31 | num_batches = len(dataloader) 32 | num_samples = len(dataloader.dataset) 33 | running_loss, correct = 0, 0 34 | 35 | for sample in dataloader: 36 | data, y = sample.to(device), sample.y.to(device) 37 | pred = model(data) 38 | 39 | loss = loss_fn(pred, y) 40 | loss.backward() 41 | optimizer.step() 42 | optimizer.zero_grad() 43 | 44 | running_loss += loss.item() 45 | correct += (pred.argmax(dim=1) == y).sum().item() 46 | 47 | return running_loss/num_batches, correct/num_samples*100 48 | 49 | def test(dataloader, model, loss_fn, device): 50 | """Test in one epoch. Return loss and accuracy*100.""" 51 | 52 | model.eval() 53 | num_batches = len(dataloader) 54 | num_samples = len(dataloader.dataset) 55 | running_loss, correct = 0, 0 56 | 57 | with torch.no_grad(): 58 | for sample in dataloader: 59 | data, y = sample.to(device), sample.y.to(device) 60 | pred = model(data) 61 | loss = loss_fn(pred, y) 62 | 63 | running_loss += loss.item() 64 | correct += (pred.argmax(dim=1) == y).sum().item() 65 | 66 | return running_loss/num_batches, correct/num_samples*100 67 | 68 | 69 | if __name__ == '__main__': 70 | 71 | # ─── Initialization ─────────────────────────────────────────────────── 72 | 73 | opt = get_args() 74 | set_determ(opt.seed) 75 | device = ( 76 | "cuda" if torch.cuda.is_available() else 77 | "mps" if torch.backends.mps.is_available() else 78 | "cpu" 79 | ) 80 | vis = visdom.Visdom(env=opt.data_type) # To plot loss and accuracy 81 | data_set = TUDataset( 82 | f'data/{opt.data_type}', 83 | opt.data_type, 84 | pre_transform=Indegree(), 85 | use_node_attr=True, 86 | ) 87 | print(f'{data_set.num_features=}, {data_set.num_classes=}') 88 | 89 | # ─── 10-fold Cross Validation ───────────────────────────────────────── 90 | 91 | over_results = {'train_accuracy': [], 'test_accuracy': []} 92 | train_iter = tqdm(range(1, 11), desc='Training Model......') 93 | for fold_number in train_iter: 94 | 95 | # ─── Model Definition ───────────────────────────────────────── 96 | 97 | model = Model(data_set.num_features, data_set.num_classes).to(device) 98 | loss_criterion = nn.NLLLoss() # Set loss criterion to negative log likelihood loss 99 | optimizer = Adam(model.parameters()) # Create Adam optimizer for model parameters 100 | 101 | # ─── Dataset Split ──────────────────────────────────────────── 102 | 103 | train_idxes = torch.as_tensor(np.loadtxt('data/%s/10fold_idx/train_idx-%d.txt' % (opt.data_type, fold_number), 104 | dtype=np.int32), dtype=torch.long) 105 | test_idxes = torch.as_tensor(np.loadtxt('data/%s/10fold_idx/test_idx-%d.txt' % (opt.data_type, fold_number), 106 | dtype=np.int32), dtype=torch.long) 107 | train_set, test_set = data_set[train_idxes], data_set[test_idxes] 108 | train_loader = DataLoader(dataset=train_set, batch_size=opt.batch_size, shuffle=True) 109 | test_loader = DataLoader(dataset=test_set, batch_size=opt.batch_size, shuffle=False) 110 | 111 | # ─── Training Loop ──────────────────────────────────────────── 112 | 113 | fold_results = {'train_loss': [], 'test_loss': [], 'train_accuracy': [], 'test_accuracy': []} 114 | for epoch in range(1, opt.num_epochs+1): 115 | train_loss, train_acc = train(train_loader, model, loss_criterion, optimizer, device) 116 | test_loss, test_acc = test(test_loader, model, loss_criterion, device) 117 | 118 | fold_results['train_loss'].append(train_loss) 119 | fold_results['train_accuracy'].append(train_acc) 120 | fold_results['test_loss'].append(test_loss) 121 | fold_results['test_accuracy'].append(test_acc) 122 | vis.line(torch.tensor([train_loss]), torch.tensor([epoch]), win='Train Loss', update='append', name=f'Fold_{fold_number}', opts={'title':'Train Loss', 'xlabel':'Epoch', 'ylabel':'NLL Loss'}) 123 | vis.line(torch.tensor([train_acc]), torch.tensor([epoch]), win='Train Accuracy', update='append', name=f'Fold_{fold_number}', opts={'title':'Train Accuracy', 'xlabel':'Epoch', 'ylabel':'%'}) 124 | vis.line(torch.tensor([test_loss]), torch.tensor([epoch]), win='Test Loss', update='append', name=f'Fold_{fold_number}', opts={'title':'Test Loss', 'xlabel':'Epoch', 'ylabel':'NLL Loss'}) 125 | vis.line(torch.tensor([test_acc]), torch.tensor([epoch]), win='Test Accuracy', update='append', name=f'Fold_{fold_number}', opts={'title':'Test Accuracy', 'xlabel':'Epoch', 'ylabel':'%'}) 126 | 127 | # ─── Save To Files ──────────────────────────────────────────── 128 | 129 | torch.save(model.state_dict(), f'epochs/{opt.data_type}_{fold_number}.pth') 130 | pd.DataFrame(data=fold_results, index=range(1, opt.num_epochs + 1)).to_csv( 131 | f'statistics/{opt.data_type}_results_{fold_number}.csv', index_label='epoch') 132 | 133 | # ─── Save Overall Results ───────────────────────────────────── 134 | 135 | over_results['train_accuracy'].append(fold_results['train_accuracy'][-1]) 136 | over_results['test_accuracy'].append(fold_results['test_accuracy'][-1]) 137 | 138 | # ─── Print Progress Bar ─────────────────────────────────────── 139 | 140 | train_iter.set_description(f'[{fold_number}] Train Acc: {fold_results["train_accuracy"][-1]:.2f}% Test Acc: {fold_results["test_accuracy"][-1]:.2f}%') 141 | 142 | # ─── Save And Print Overall Result ──────────────────────────────────── 143 | 144 | pd.DataFrame(data=over_results,index=range(1, 11)).to_csv( 145 | f'statistics/{opt.data_type}_results_overall.csv', index_label='fold') 146 | print('Overall Training Accuracy: %.2f%% (std: %.2f) Testing Accuracy: %.2f%% (std: %.2f)' % 147 | (np.array(over_results['train_accuracy']).mean(), np.array(over_results['train_accuracy']).std(), 148 | np.array(over_results['test_accuracy']).mean(), np.array(over_results['test_accuracy']).std())) 149 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/IMDB-BINARY/10fold_idx/train_idx-2.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 940 2 | 286 3 | 826 4 | 215 5 | 152 6 | 371 7 | 525 8 | 642 9 | 325 10 | 650 11 | 486 12 | 575 13 | 593 14 | 869 15 | 35 16 | 814 17 | 685 18 | 336 19 | 942 20 | 162 21 | 298 22 | 198 23 | 799 24 | 995 25 | 113 26 | 732 27 | 890 28 | 896 29 | 533 30 | 393 31 | 856 32 | 621 33 | 714 34 | 927 35 | 96 36 | 302 37 | 872 38 | 978 39 | 237 40 | 115 41 | 206 42 | 663 43 | 142 44 | 516 45 | 419 46 | 347 47 | 949 48 | 704 49 | 495 50 | 3 51 | 315 52 | 367 53 | 295 54 | 475 55 | 8 56 | 776 57 | 144 58 | 812 59 | 294 60 | 322 61 | 296 62 | 898 63 | 258 64 | 14 65 | 403 66 | 49 67 | 501 68 | 540 69 | 831 70 | 490 71 | 270 72 | 297 73 | 218 74 | 965 75 | 349 76 | 901 77 | 668 78 | 123 79 | 729 80 | 129 81 | 279 82 | 638 83 | 906 84 | 357 85 | 881 86 | 449 87 | 416 88 | 511 89 | 454 90 | 567 91 | 126 92 | 520 93 | 574 94 | 544 95 | 16 96 | 948 97 | 451 98 | 439 99 | 192 100 | 712 101 | 670 102 | 512 103 | 362 104 | 855 105 | 739 106 | 931 107 | 166 108 | 205 109 | 58 110 | 363 111 | 547 112 | 667 113 | 493 114 | 905 115 | 679 116 | 140 117 | 912 118 | 176 119 | 839 120 | 42 121 | 9 122 | 157 123 | 184 124 | 768 125 | 79 126 | 543 127 | 742 128 | 51 129 | 958 130 | 774 131 | 981 132 | 361 133 | 368 134 | 155 135 | 943 136 | 591 137 | 913 138 | 376 139 | 108 140 | 837 141 | 391 142 | 61 143 | 545 144 | 89 145 | 818 146 | 193 147 | 834 148 | 880 149 | 480 150 | 673 151 | 153 152 | 726 153 | 67 154 | 470 155 | 827 156 | 12 157 | 911 158 | 244 159 | 791 160 | 964 161 | 159 162 | 676 163 | 782 164 | 620 165 | 304 166 | 691 167 | 62 168 | 116 169 | 975 170 | 946 171 | 750 172 | 528 173 | 271 174 | 426 175 | 555 176 | 430 177 | 394 178 | 189 179 | 737 180 | 592 181 | 605 182 | 535 183 | 634 184 | 563 185 | 326 186 | 871 187 | 78 188 | 786 189 | 90 190 | 23 191 | 876 192 | 606 193 | 806 194 | 245 195 | 437 196 | 209 197 | 836 198 | 122 199 | 309 200 | 267 201 | 59 202 | 340 203 | 765 204 | 708 205 | 355 206 | 852 207 | 851 208 | 406 209 | 444 210 | 458 211 | 249 212 | 648 213 | 731 214 | 375 215 | 264 216 | 730 217 | 858 218 | 652 219 | 560 220 | 562 221 | 682 222 | 686 223 | 104 224 | 680 225 | 396 226 | 505 227 | 350 228 | 220 229 | 121 230 | 849 231 | 289 232 | 408 233 | 527 234 | 991 235 | 262 236 | 186 237 | 467 238 | 506 239 | 971 240 | 951 241 | 519 242 | 771 243 | 112 244 | 947 245 | 208 246 | 103 247 | 711 248 | 420 249 | 284 250 | 26 251 | 665 252 | 599 253 | 17 254 | 101 255 | 635 256 | 598 257 | 923 258 | 52 259 | 999 260 | 147 261 | 832 262 | 728 263 | 7 264 | 160 265 | 154 266 | 308 267 | 132 268 | 804 269 | 321 270 | 293 271 | 699 272 | 984 273 | 442 274 | 573 275 | 345 276 | 744 277 | 446 278 | 779 279 | 847 280 | 241 281 | 410 282 | 644 283 | 261 284 | 576 285 | 720 286 | 169 287 | 645 288 | 136 289 | 841 290 | 94 291 | 21 292 | 365 293 | 329 294 | 637 295 | 539 296 | 897 297 | 164 298 | 384 299 | 893 300 | 724 301 | 88 302 | 894 303 | 137 304 | 748 305 | 484 306 | 400 307 | 342 308 | 487 309 | 617 310 | 73 311 | 522 312 | 700 313 | 705 314 | 902 315 | 684 316 | 590 317 | 55 318 | 741 319 | 476 320 | 31 321 | 925 322 | 863 323 | 465 324 | 139 325 | 348 326 | 556 327 | 844 328 | 695 329 | 138 330 | 425 331 | 128 332 | 903 333 | 829 334 | 972 335 | 828 336 | 320 337 | 106 338 | 314 339 | 961 340 | 392 341 | 640 342 | 6 343 | 251 344 | 867 345 | 378 346 | 518 347 | 941 348 | 341 349 | 561 350 | 333 351 | 919 352 | 646 353 | 618 354 | 713 355 | 70 356 | 207 357 | 229 358 | 578 359 | 551 360 | 158 361 | 118 362 | 60 363 | 436 364 | 689 365 | 508 366 | 582 367 | 483 368 | 979 369 | 463 370 | 370 371 | 529 372 | 934 373 | 222 374 | 231 375 | 266 376 | 596 377 | 628 378 | 372 379 | 907 380 | 450 381 | 559 382 | 98 383 | 181 384 | 970 385 | 427 386 | 955 387 | 601 388 | 888 389 | 766 390 | 224 391 | 649 392 | 548 393 | 874 394 | 195 395 | 865 396 | 503 397 | 338 398 | 287 399 | 626 400 | 488 401 | 803 402 | 175 403 | 275 404 | 50 405 | 854 406 | 566 407 | 504 408 | 210 409 | 141 410 | 930 411 | 794 412 | 423 413 | 745 414 | 960 415 | 86 416 | 19 417 | 988 418 | 379 419 | 56 420 | 43 421 | 985 422 | 497 423 | 77 424 | 647 425 | 759 426 | 674 427 | 99 428 | 455 429 | 595 430 | 900 431 | 952 432 | 45 433 | 597 434 | 584 435 | 697 436 | 247 437 | 718 438 | 20 439 | 583 440 | 969 441 | 886 442 | 354 443 | 230 444 | 417 445 | 709 446 | 690 447 | 773 448 | 69 449 | 813 450 | 678 451 | 252 452 | 53 453 | 225 454 | 456 455 | 926 456 | 963 457 | 47 458 | 780 459 | 513 460 | 825 461 | 273 462 | 532 463 | 920 464 | 980 465 | 616 466 | 143 467 | 524 468 | 74 469 | 753 470 | 114 471 | 269 472 | 407 473 | 397 474 | 725 475 | 130 476 | 777 477 | 435 478 | 239 479 | 173 480 | 85 481 | 202 482 | 339 483 | 443 484 | 654 485 | 10 486 | 64 487 | 994 488 | 223 489 | 227 490 | 968 491 | 966 492 | 819 493 | 135 494 | 214 495 | 183 496 | 291 497 | 553 498 | 987 499 | 706 500 | 466 501 | 755 502 | 701 503 | 415 504 | 762 505 | 11 506 | 895 507 | 459 508 | 538 509 | 662 510 | 845 511 | 822 512 | 721 513 | 282 514 | 265 515 | 332 516 | 432 517 | 672 518 | 398 519 | 909 520 | 633 521 | 46 522 | 552 523 | 66 524 | 489 525 | 174 526 | 404 527 | 530 528 | 2 529 | 102 530 | 203 531 | 719 532 | 120 533 | 240 534 | 585 535 | 260 536 | 479 537 | 95 538 | 412 539 | 178 540 | 366 541 | 242 542 | 760 543 | 666 544 | 105 545 | 586 546 | 24 547 | 956 548 | 18 549 | 526 550 | 643 551 | 492 552 | 13 553 | 472 554 | 523 555 | 316 556 | 735 557 | 461 558 | 83 559 | 659 560 | 292 561 | 33 562 | 904 563 | 111 564 | 581 565 | 993 566 | 542 567 | 918 568 | 514 569 | 848 570 | 842 571 | 957 572 | 554 573 | 954 574 | 180 575 | 603 576 | 770 577 | 502 578 | 861 579 | 630 580 | 967 581 | 328 582 | 331 583 | 572 584 | 715 585 | 983 586 | 34 587 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