cd benchmarking/exist_setting_ogb
python main_gnn_ogb.py  --use_valedges_as_input  --data_name ogbl-collab  --gnn_model GCN --hidden_channels 256 --lr 0.001 --dropout 0.  --num_layers 3 --num_layers_predictor 3 --epochs 9999 --kill_cnt 100  --batch_size 65536 --save --outupt_dir ~/prediction_socres/collab/gcn

{
	'pos_valid_score': pos_valid_pred,
	'neg_valid_score': neg_valid_pred,
	'pos_test_score': pos_test_pred,
	'neg_test_score': neg_test_pred,
	'node_emb': x1,
	'node_emb_with_valid_edges': x2
}

cd benchmarking/exist_setting_ogb
python main_heuristic_ogb.py --data_name ogbl-collab --use_heuristic AA --use_valedges_as_input --output_dir ~/heuristics/

save_path = args.output_dir + args.data_name.split('-')[1] + '/' + args.use_heuristic

{'pos_test_score': [], 'neg_test_score': [], 'pos_valid_score': [], 'neg_valid_score': []}

python main.py --device 2 --use_valedges_as_input --data_name ogbl-collab --name collab --l2 0 --lr 0.001 --dropout 0 --num_layers 2 --hidden_channels 64 --score_number 0 --num_layers_predictor 1 --ncnc --neognn --buddy --mlp --n2v --seal --gcn --ncn --use_feature --use_degree --use_cn --use_sp --use_aa --use_ra --use_katz --use_ppr --end_epochs 800 --ratio 0.8 --train_batch_size 60048 --test_batch_size 100000 --kill_cnt 2000 

python main.py --device 2 --ratio 0.8 --data_name ogbl-ppa --name ppa --l2 0--lr 0.0001 --dropout 0 --num_layers 3 --hidden_channels 64  --score_number 0 --num_layers_predictor 1 --ncnc --neognn --buddy --mlp --n2v --seal --gcn --ncn --use_feature --use_degree --use_cn --use_sp --use_aa --use_ra --use_katz --use_ppr --end_epochs 500 --train_batch_size 50 --test_batch_size 60048 

python main.py --device 2 --ratio 0.8 --data_name ogbl-citation2 --name citation2 --l2 0 --lr 0.001 --dropout 0 --num_layers 2 --hidden_channels 64  --score_number 0 --num_layers_predictor 1 --ncnc --neognn --buddy --mlp --n2v --seal --gcn --ncn --use_feature --use_degree --use_cn --use_aa --use_ra --use_katz --train_batch_size 300 --test_batch_size 60048 --end_epochs 30 --kill_cnt 2000