self.conv1 = GraphConv(in_dim, hidden_dim) # 定义第一层图卷积 self.conv2 = GraphConv(hidden_dim, hidden_dim) # 定义第二层图卷积 self.classify = nn.Linear(hidden_dim, n_classes) # 定义分类器 def forward(self, g): """g表示批处理后的大图,N表示大图的所有节点数量,n表示图的数量 ...
self.conv1 = GraphConv(in_dim, hidden_dim) # 定义第一层图卷积 self.conv2 = GraphConv(hidden_dim, hidden_dim) # 定义第二层图卷积 self.classify = nn.Linear(hidden_dim, n_classes) # 定义分类器 def forward(self, g): """g表示批处理后的大图,N表示大图的所有节点数量,n表示图的数量 "...
self.conv1 = GraphConv(in_dim, hidden_dim) # 定义第一层图卷积 self.conv2 = GraphConv(hidden_dim, hidden_dim) # 定义第二层图卷积 self.classify = nn.Linear(hidden_dim, n_classes) # 定义分类器 def forward(self, g): """g表示批处理后的大图,N表示大图的所有节点数量,n表示图的数量 "...