def__init__(self,in_feats,out_feats,aggregator_type,feat_drop=0.,bias=True,norm=None,activation=None):super(SAGEConv,self).__init__()# 调用expand_as_pair,如果in_feats是tuple直接返回;# 如果in_feats是int,则返回两相同此int值,分别代表源、目标节点特征维度。(同构图情形)self._in_src_feats...
conv = SAGEConv(dim,dim_out,'pool') 返回一个conv layer实例, res = conv(g, feat) 在图g上对feat进行SAGEConv操作,输入的维度是dim,输出的维度是dim_out,同构图输出和输入的节点数相同,即res的维度是ndim_out 如果是二部图: conv = SAGEConv((dim_v,dim_u),dim_out,'pool') res = conv(g, ...
二、SAGEConv中的消息传递 基于上述对消息传递机制的解读,直接来看SAGEConv的forward方法如下: """Torch Module for GraphSAGE layer"""# pylint: disable= no-member, arguments-differ, invalid-nameimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfrom...importfunctionasfnfrom...utilsimportexpand_as_...
比如在 :class:~dgl.nn.pytorch.conv.GraphConv等conv模块中,DGL会检查输入图中是否有入度为0的节点。 当1个节点入度为0时,mailbox将为空,并且聚合函数的输出值全为0, 这可能会导致模型性能不佳。但是,在 :class:~dgl.nn.pytorch.conv.SAGEConv模块中,被聚合的特征将会与节点的初始特征拼接起来,forward()函...
那么这里还有一个问题,这样的采样方式,不会对gnn的训练产生影响吗,可以看下sage的代码做个例子,下面是删掉了注释和一些代码的比较清晰的sage的官方实现。 这里假设我们在做第一层sageconv的forward deffirst_forward(self,graph,feat,edge_weight=None):withgraph.local_scope():feat_src=feat_dst=self.feat_drop...
注册参数和子模块。在SAGEConv中,子模块根据聚合类型而有所不同。这些模块是纯PyTorch NN模块,例如nn.Linear、nn.LSTM等。 构造函数的最后调用了reset_parameters()进行权重初始化。 AI检测代码解析 def reset_parameters(self): """重新初始化可学习的参数""" ...
SAGEConv只是一个图卷积模块,具体的GNN应用请看如下三种典型任务的模型构建过程。 1.1 节点分类 我们可以把多个SAGEConv圈卷积模块进行堆叠,构建一个多层的图神经网络(层数越多代表可访问更多的邻居信息)来生成节点的向量表示。 # 构建一个2层的GNN模型
class SAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, hid_feats, out_feats): super().__init__() # 实例化SAGEConv,这里调用官方sageconv算子in_feats是输入特征的维度,out_feats是输出特征的维度,aggregator_type是聚合函数的类型 # 这个函数中完成了每个节点聚合邻居节点发送来的信息的过程,官方算子中...
注册参数和子模块。在SAGEConv中,子模块根据聚合类型而有所不同。这些模块是纯PyTorch NN模块,例如nn.Linear、nn.LSTM等。 构造函数的最后调用了reset_parameters()进行权重初始化。    1defreset_parameters(self):2"""重新初始化可学习的参数"""3gain...
3.2 SageConv 参考文献 GNN通用框架有:MPNN、NLNN、GN,但MPNN(消息传递)才是主流计算范式。比如:DGL、PyG的算法计算过程就是基于消息传递设计研发的。采用MPNN的目标是把诸多GNN算法的迭代过程进行统一抽象,提升系统的可维护性和可读性。接下来,让我们一窥DGL的消息传递工作原理。