if edge_weight is not None: assert edge_weight.shape[0] == graph.number_of_edges() graph.edata['_edge_weight'] = edge_weight aggregate_fn = fn.u_mul_e('h', '_edge_weight', 'm') 1. 2. 3. 4. 5. import dgl message_func = dgl.function.copy_src(‘h’, ‘m’) 1. 2....
可以发现,GCNConv中需要输入的是节点特征矩阵x和邻接关系edge_index,还有一个可选项edge_weight。因此我们首先: x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = F.relu(x) x = F.dropout(x, training=self.training) 此时我们不妨输出一下x及其size: tensor([[0.0000,...
self.relu = torch.nn.ReLU() def forward(self, x, edge_index, edge_weight): ''' GCN ''' x = self.relu(self.conv1(x, edge_index)) x = F.dropout(x, training=self.training) x = self.MLP(x) return x 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16....
1. 前向传播 查看官方文档中GCNConv的输入输出要求: 可以发现,GCNConv中需要输入的是节点特征矩阵x和邻接关系edge_index,还有一个可选项edge_weight。因此我们首先: 代码语言:javascript 复制 x,edge_index=data.x,data.edge_index x=self.conv1(x,edge_index)x=F.relu(x)x=F.dropout(x,training=self.train...
三部分构成。V可以表示为node identity或者number of neighbors，E可以表示为edge identity或者edge weight...
x = torch.matmul(x, self.weight) # N x emb(out) = N x emb(in) @ emb(in) x emb(out) 2. Add self-loops to the adjacency matrix (A' = A + I) edge_weight = torch.ones((edge_index.size(1),), dtype=x.dtype, device=edge_index.device) # [E+N] ...
的weight差异可能很大,比如节点0和其他节点的edge的weights范围在0～1之间,而节点1和其他节点的 weights范围在100～1000之间,对于金融中通过user之间的交易关系来构建的图尤其如此,交易的金额作为 weights则不同用户之间的交易金额(即edge)权重差异可能非常大。这对于nn的训练来说问题比较大,比如 ...
self.conv2=pyg_nn.GCNConv(2*out_channels,out_channels,cached=True)defforward(self,x,edge_...
defforward(self,graph,feat,weight=None,edge_weight=None):r""" Description---Compute graph convolution.Parameters---graph:DGLGraph The graph.feat:torch.Tensor or pairoftorch.Tensor If a torch.Tensor is given,it represents the input featureofshape:math:`(N, D_{in})`where:math:`D_{in}`...
我看了您在其他issue里面的回答,计算edge weight采用了tf-idf,相比于idf效果更好一些。我看您代码里面有cosine来测量,最终没有采用。所以请教下: 您总共试了几种weight,性能差距如何,哪个更好一些? 您计算cosine的时候,计算公式是1-cosine(a,b),按照直觉,cosine距离越小,a,b的embedding应该越接近?跟着这个疑惑看...