class GCN(nn.Module): def __init__(self, in_size, hid_size, out_size): super().__init__() self.layers = nn.ModuleList() # two-layer GCN self.layers.append(dglnn.GraphConv(in_size, hid_size, activation=F.relu)) self.layers.append(dglnn.GraphConv(hid_size, out_size)) ...
在深度图学习(Deep Graph Learning, DGL)中,图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)是一种强大的工具,用于处理图结构数据。GCN的核心思想...
= 0: h = self.dropout(h) h = layer(g, h) return h 我们可以看到:这里的网络结构选择的是gcn 。在上面的网络结构中,nn.ModuleList中放有2层的GraphConv卷积层,并在其中加入了dropout层。图卷基层之间也是可以加入dropout层的,和传统的深度学习DNN无任何区别。 为了加深理解 ,我们可以重点关注下gcn模型...
层之内(比如上面例子中2层的GCN节点分布在Layer0, Layer1 和 Layer2中),只有在相邻的层之间才存在边,两个相邻的层称为块(block)。NodeFlow是反向建立的,首先确立一个batch内需要更新的节点集合(即Layer2中的节点 D ),然后这个节点的1阶邻居构成了NodeFlow的下一层(即Layer1中的节点 A,B,E,G ),再将下...
GCN((gcn1): GCNLayer((linear): Linear(in_features=34, out_features=5, bias=True))(gcn2): GCNLayer((linear): Linear(in_features=5, out_features=2, bias=True))) 2.4 输出准备和初始化 # 数据准备和初始化inputs = G.ndata['feat']labeled_nodes = torch.tensor([0, 33])labels = tor...
self.layers = nn.ModuleList([ GCNLayer(in_dim, hidden_dim, F.relu), GCNLayer(hidden_dim, hidden_dim, F.relu)])# 分类层。 self.classify = nn.Linear(hidden_dim, n_classes)defforward(self, g):# 使用节点度数作为初始节点表示。 h = g.in_degrees().view(-1, 1).float()# 图卷积层...
GCN((gcn1): GCNLayer((linear): Linear(in_features=34, out_features=5, bias=True))(gcn2): GCNLayer((linear): Linear(in_features=5, out_features=2, bias=True))) 2.4 输出准备和初始化 # 数据准备和初始化inputs = G.ndata['feat']labeled_nodes = torch.tensor([0, 33])labels = tor...
除此之外，一款优秀的图学习引擎，其应该具备强悍的训练和推理性能，针对此，我们基于ogbn-products数据集（点规模2449029，边规模61859140，无向同构图，训练集:验证集:测试集=98:1:1，10个epoch，CPU训练）和GCN算法，对上述图学习引擎进行了性能对比测试，测试结果如下：综合上述测试结果可以看出，DGL性能最好、...
super(GCNLayer, self).__init__() self.apply_mod = NodeApplyModule(in_feats, out_feats, activation) def forward(self, g, feature): # 使用 h 初始化节点特征。 g.ndata['h'] = feature # 使用 update_all接口和自定义的消息传递及累和函数更新节点表示。
Net( (layer1): GCNLayer( (linear): Linear(in_features=1433, out_features=16, bias=True) ) (layer2): GCNLayer( (linear): Linear(in_features=16, out_features=7, bias=True) ) ) Loading from cache failed, re-processing. Finished data loading and preprocessing. NumNodes: 2708 NumEdges...