GCN 在 Cora 数据集上节点分类任务的代码实现 什么是 GCN 图卷积神经网络,实际上跟 CNN 的作用一样,就是一个特征提取器,但 GCN 面向的对象是图数据结构,能够巧妙的从图数据中提取特征,并使用这些特征去尽显节点分类、图分类、边预测、图嵌入表示等问题。 图与欧式空间 为什么要有专门面向图的卷积神经网络?可以...
('--dataset', type=str, default='Cora') parser.add_argument('--hidden_channels', type=int, default=16) parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.01) parser.add_argument('--epochs', type=int, default=200) # 是否使用图扩散卷积(图扩散卷积相比普通额图卷积引入了全局图结构信息, ...
我们使用的是Planetoid,是已经处理好的数据,下面代码将详细介绍数据集中的数据类型和含义 fromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoid dataset=Planetoid(root=r'./tmp/cora',name="Cora")print(dataset[0])#输出为Data(x=[2708, 1433], edge_index=[2, 10556], y=[2708], train_mask=[2708], val_mask=[...
以上代码首先加载了Cora数据集,并创建了一个数据加载器。然后,我们初始化了一个GCN模型、Adam优化器和交叉熵损失函数。在训练过程中,我们遍历数据加载器,对模型进行前向传播和反向传播,并更新模型参数。最后,我们在测试集上评估了模型的性能。 通过以上步骤,你可以实现并测试一个基本的GCN模型。根据你的具体需求,你...
接下来，我们以cora的参考文献网络数据集为例，来详细探讨一下实例中的数据。该数据集的节点数据格式为：<被引论文的ID> <引文论文的ID>。Cites的特征矩阵包含以下列：<paper_id>：被引论文的唯一标识符。<word_attributes>：与被引论文相关的词向量或文本属性。<class_label>：表示被引论文所属的类别或标签。...
本篇博客要实现的例子是节点分类,具体来说是用GCN对Cora数据集里的样本进行分类。 Cora数据集介绍: Cora数据集由许多机器学习领域的paper构成,这些paper被分为7个类别: Case_Based Genetic_Algorithms Neural_Networks Probabilistic_Methods Reinforcement_Learning Rule_Learning Theory 在该数据集中,每一篇论文至少引用了...
这段代码从torch_geometric库中导入所需模块,并加载 Cora 数据集。Cora 数据集是一个常用的图结构数据集,适合用来测试 GCN。 2. 创建图卷积层 接着,我们需要定义一个 GCN 层。 fromtorch_geometric.nnimportGCNConvclassGCN(torch.nn.Module):def__init__(self,in_channels,hidden_channels,out_channels):super...
gcc和pytorch的对应 gcn代码pytorch讲解 目录 一. 理解MessagePassing 二. 关于数据集的处理(以Cora为例) 三. 重现GCN代码分析 最近学习了,Pytorch和Pytorch Geometric(PyG)框架下重现SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS的代码,下面是关于Pytorch Geometric及代码的理解。
使用PyTorch Geometric 在 Cora 数据集上训练图卷积网络GCN 图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。 今天有很多的资源可以教我们将机器学习应用于此类数据所需的一切知识。 已经有很多学习有关图机器学习的相关理论和材料,特别是图神经网络,...
dataset = Planetoid("/tmp/Cora/", 'Cora', transform=T.NormalizeFeatures()) data = dataset[0] # 重新设置训练集\测试集\验针集的大小 data.train_mask = torch.zeros(data.num_nodes, dtype=torch.bool) data.train_mask[:data.num_nodes - 1000] = 1 # 取前data.num_nodes-1000个作为训练集 ...