ggnn.tensorflow:选通图神经网络的Tensorflow实现用于源代码分类-tensorflow source code

门控图神经网络（GGNN）的Tensorflow实现，用于源代码分类 这是门控图神经网络（GGNN）的Tensorflow实现，如Y. Li，D.Tarlow，M.Brockschmidt和R.Zemel在论文《 ）中所述。 缩短培训时间并加快收敛速度​​的技巧： 存储桶：将具有相似大小的批处理图放在一起，而不是随机混洗和批处理。 对于小图，请使用密集图表示；对于大图，请使用稀疏图表示。 我们根据的论文的详细信息，将文件解析为图形表示形式。 有关为方法名称预测实现的版本，请参阅此存储库： : 什么是GGNN？ 解决图结构化数据和问题 门控传播模型（与GRU相同的想法），用于计算节点表示形式 展开固定步骤的重复周期，并在整个时间范围内使用反向传播 任务 代码分类 排序算法（SA数据集）：从Github收集的10个排序问题，包括：插入排序，合并排序，拓扑排序，堆排序，冒泡排序，