这里我们对收到的消息进行平均。 defreduce(nodes):"""对所有邻节点节点特征求平均并覆盖原本的节点特征。""" accum = torch.mean(nodes.mailbox['m'], 1)return {'h': accum} 之后,我们对收到的消息应用线性变换和激活函数。 classNodeApplyModule(nn.Module):"""将节点特征 hv 更新为 ReLU(Whv+b)."...
这里我们对收到的消息进行平均。 def reduce(nodes): """对所有邻节点节点特征求平均并覆盖原本的节点特征。""" accum = torch.mean(nodes.mailbox['m'], 1) return {'h': accum} 之后,我们对收到的消息应用线性变换和激活函数。 class NodeApplyModule(nn.Module): """将节点特征 hv 更新为 ReLU(Whv...
通过索引[0:g.number_of_dst_nodes()]可以找到feat_dst。 确定feat_src和feat_dst之后,以上3种图类型的计算方法是相同的。 消息传递和聚合 import dgl.function as fn import torch.nn.functional as F from dgl.utils import check_eq_shape if self._aggre_type == 'mean': graph.srcdata['h'] = f...
通过索引[0:g.number_of_dst_nodes()]可以找到feat_dst。 确定feat_src和feat_dst之后,以上3种图类型的计算方法是相同的。 消息传递和聚合 import dgl.function as fn import torch.nn.functional as F from dgl.utils import check_eq_shape if self._aggre_type == 'mean': graph.srcdata['h'] = f...
hg = dgl.mean_nodes(g, 'h') return self.classify(hg) 据上可知,整图分类任务的模型构建包括如下3个过程: 生成节点嵌入表示 采用“读出”算子求得图嵌入表示 将图嵌入表示送给下游任务进行处理 二、GNN模型训练 完成了模型构建之后,三种任务的全图训练过程基本上一致,大致包括:定义优化器、定义loss、更新参数...
g.ndata['h'] = h## 节点特征经过两层卷积的输出hg = dgl.mean_nodes(g,'h')#图的特征是所有节点特征的均值y =self.classify(hg)returny 训练模型: ## 训练模型trainset = MiniGCDataset(320, 10, 20)## 产生80个样本, 每个样本的节点数位于 [10,20]之间testset = MiniGCDataset(80, 10, 20...
g.ndata['h'] = h## 节点特征经过两层卷积的输出hg = dgl.mean_nodes(g,'h')#图的特征是所有节点特征的均值y =self.classify(hg)returny 训练模型: ## 训练模型trainset = MiniGCDataset(320, 10, 20)## 产生80个样本, 每个样本的节点数位于 [10,20]之间testset = MiniGCDataset(80, 10, 20...
().view(-1, 1).float()# Perform graph convolution and activation function.h = F.relu(self.conv1(g, h))h = F.relu(self.conv2(g, h))g.ndata['h'] = h# Calculate graph representation by averaging all the node representations.hg = dgl.mean_nodes(g, 'h')return self.classify(hg...
trainer=gluon.Trainer(model.collect_params(),'adam',{'learning_rate':0.03,'wd':0})forepochinrange(num_epochs):i=0fornfindgl.contrib.sampling.NeighborSampler(g,batch_size,num_neighbors,neighbor_type='in',shuffle=True,num_hops=L,seed_nodes=train_nid):# When`NodeFlow`is generatedfrom`Neighb...
1、由于图分类任务是预测整个图的单个类别,而不是对每个节点进行预测,因此在图分类任务重需要聚合所有节点和边的表征,以此形成一个图级别的表示,这个过程被称为Readout,这里使用一个较为简单的Readout方式:dgl.mean_nodes()2、模型的输入图讲师GraphDataLoader生成的批处理图,DGL提供的Readout函数是可以处理批处理图...