上面的代码包含了导数据、建GCN、训练、预测一条龙服务。但是里面GCN层是调用dglnn.GraphConv实现的,实践中可以直接调用这个函数去建立GCN layer。但是在学习GCN的过程中,还是要一探究竟。 学习GCN的源码 GCN源码的github链接,下面将从导数据、建立GCN layer 、建立GCN网络、训练、预测一条龙服务分析源码 github.com...
class GCN(torch.nn.Module): def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes): """ 初始化图卷积网络(GCN)。 参数: in_feats (int): 输入特征的维度。 h_feats (int): 隐藏层特征的维度。 num_classes (int): 输出类别的数量。 """ super(GCN, self).__init__() self.conv1 = Grap...
下面让我们结合代码开始今天的学习吧～ (2) 采样与算子适用性说明 从前一篇文章 GraphSage与DGL实现同构图 Link 预测,通俗易懂好文强推 中,我们可以知道:虽然我们使用了dgl 官方实现的Graph Sage 算子,但是Sage算子的提出最初主要是为了解决GCN任务理论上每次均把所有节点以及他们的邻居节点均 load进内存 导致内存放...
上面的代码中,model由GCNsampling定义,虽然它的名字里有sampling,但这只是一个标准的GCN模型,其中没有任何和采样相关的内容,和采样相关代码的定义在dgl.contrib.sampling.Neighborsampler中,使用图结构g初始化这个类,并且定义采样的邻居个数num_neighbors,它返回的nf即是NodeFlow实例,采样后的子图。因为nf只会返回子图的...
GCN 是 GNN 建模的先驱之一。GCN 可以同时用消息传递视图和矩阵视图来表示。下面的代码比较了 DGL 中用这两种方法实现的区别。 使用消息传递 API 实现 GCN 使用DGL Sparse 实现 GCN 基于图扩散的 GNN 图扩散是沿边传播或平滑节点特征或信号的过程。PageRank 等许多经典图算法都属于这一类。一系列研究表明,将图扩散...
代码语言:javascript 复制 gcn_msg=fn.copy_src(src='h',out='m')gcn_reduce=fn.sum(msg='m',out='h') step 3,我们定义一个应用于节点的 node UDF(user defined function),即定义一个全连接层(fully-connected layer)来对中间节点表示 进行线性变换,然后在利用非线性函数进行计算:。
对每个节点做embedding并作为GCN的输入特征: ## 对 34 个节点做embeddingembed = nn.Embedding(34, 5)#34 nodes with embedding dim equal to 5print(embed.weight) G.ndata['feat'] = embed.weight 训练GCN: deftrain(G, inputs, embed, labeled_nodes,labels): ...
dgl-4-GCN & Beyond 04:48代码 import torch.nn as nn class GCNLayer(nn.Module): def __init__(self): super(GCNLayer, self).__init__() self.linear = nn.Linear(1, 2) def forward(self, g, feat): with g.local_scope():...
文章分类代码人生 GCN可以认为由两步组成: 对于每个节点 $u$ 1)汇总邻居的表示$h_v$ 产生中间表示 $\hat h_u$ 2) 使用$W_u$线性投影 $\hat h_v$, 再经过非线性变换 $f$ , 即 $h_u = f(W_u \hat h_u)$ 首先定义message函数和reduce函数。
GCN 是 GNN 建模的先驱之一。GCN 可以同时用消息传递视图和矩阵视图来表示。下面的代码比较了 DGL 中用这两种方法实现的区别。 使用消息传递 API 实现 GCN 使用DGL Sparse 实现 GCN 基于图扩散的 GNN 图扩散是沿边传播或平滑节点特征或信号的过程。PageRank 等许多经典图算法都属于这一类。一系列研究表明,将图扩散...