ones(edge_index.size(1)), torch.Size([num_nodes, num_nodes])).to(device) # 将邻接矩阵转换为密集格式 adj_matrix = adj_matrix.to_dense() 请注意,这个代码假设图是无向的(即边是双向的),并且每条边都连接两个不同的节点。此外,你需要知道图中的节点数量(num_nodes)。如果你的图是有向的(即边...
这是因为(转换后的)邻接矩阵中的权值对应于相邻节点特征加权和中的权值。我再次鼓励你亲自验证这一观察结果。 合在一起 现在我们结合了自循环和归一化技巧。此外,我们还将重新介绍先前为简化讨论而放弃的权值和激活函数。 把权值加回来 首先要做的是使用权重。注意这里D_hat是A_hat=A+I的度矩阵,即加了自循环的...
pId = `pId-${pointIndex}` this.point = point; this.prev = null; this.next = null; this.face = null; } } THREE.HalfEdgeHull = HalfEdgeHull; } )(); 关于应用 HalfEdge具有非常重要的作用,通常在建模阶段、细分阶段都会去用到,通过把离散的顶点几何信息进行关联起来,能够通过联通关系而不是...
1, 2], [1, 0, 3]]) # 计算邻接矩阵 adj_matrix = torch.sparse.FloatTensor(edge_index, torch.ones(edge_index.size(1)), torch.Size([num_nodes, num_nodes])).to(device) # 将邻接矩阵转换为密集格式 adj_matrix = adj_matrix.to_dense() ...