1 class GCN(nn.Module): 2 # nfeat:底层节点的参数,feature的个数; 3 # nhid:隐层节点个数; 4 # nclass:最终的分类数 5 def __init__(self, nfeat, nhid, nclass, dropout): 6 super(GCN, self).__init__() # super()._init_()在利用父类里的对象构造函数 7 8 self.gc1 = GraphCo...
定义GCN层:实现图卷积层,该层能够接收节点特征矩阵和邻接矩阵作为输入,并输出更新后的节点特征。 构建模型:将多个GCN层堆叠起来,形成完整的GCN模型。 定义损失函数和优化器:选择合适的损失函数和优化器,用于模型的训练和评估。 GCN代码中的关键部分详解 邻接矩阵的处理 邻接矩阵是图结构数据的重要组成部分,它表示了节...
self.layers.append(GCNLayer(g, in_feats, n_hidden, activation, dropout)) # hidden layers for i in range(n_layers - 1): self.layers.append(GCNLayer(g, n_hidden, n_hidden, activation, dropout)) # output layer self.layers.append(GCNLayer(g, n_hidden, n_classes, None, dropout)) def...
import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import GCNConv import torch import torch.nn as nn class GCN(torch.nn.Module): def __init__(self, num_node_features, num_classes): super(GCN, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(num_node_features, 32) self.conv1_bn_relu...
GCN代码详解pytorch 流程图 加载数据构建GCN模型训练模型评估模型优化模型 步骤表格 详细步骤 1. 加载数据 首先,需要加载数据集,通常使用PyTorch的DataLoader类来实现。 importtorchfromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoid dataset=Planetoid(root='/tmp/Cora',name='Cora')data=dataset[0] ...