接下来,看看如何在 PyTorch 中实现图卷积网络。 首先,在类的初始化方法__init__中,我们会设置好邻接矩阵A、度矩阵D和权重矩阵W。 然后,在模型的前向传播过程中,利用这些组件来构建节点的新特征矩阵H。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class GCNLayer(nn.Module): """...
AI检测代码解析 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportscipy.sparseassp# 定义GCN层classGCNLayer(nn.Module):def__init__(self,in_features,out_features):super(GCNLayer,self).__init__()self.W=nn.Parameter(torch.rand(in_features,out_features))defforward(self,...
classGCN(nn.Module):def__init__(self):super(GCN,self).__init__()# layerself.l0=nn.Linear(3,16,bias=False)# layer0self.l1=nn.Linear(16,16,bias=False)# layer1self.out=nn.Linear(16,4)# output layerself.cl=nn.Linear(4*31,2)# cat info of all nodes and predict the label of...
标签矩阵:表示每个节点的类别。 接下来,我们将通过代码示例深入探讨如何在PyTorch中定义这些结构。 示例代码 下面是一个简单的GCN实现的代码示例,包括数据结构的定义和前向传播的实现。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.sparseimportSparseTensorclassGCNLayer(nn.Module):def__init__(...
打开pytorch环境,打开python: Import torch torch.__version__ #查看cpu版本 torch.version.cuda #查看cuda的gpu版本 import torch; print(torch.__version__)#确定pytorch的版本 我的是GPU版本,显示版本是11.6,pytorch是1.13.0 在:https://pytorch-geometric.com/whl/查看 ...
在定义PyG的GCN网络之前,需要定义Convolutional Layer,这个层以邻接矩阵A作为输入,通过权重权值矩阵W来散播消息,并输出一个新特征向量。 importtorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.nnimportGCNConvclassNet(torch.nn.Module):def__init__(self):super(Net, self).__init__() ...
GCN的PyTorch实现 虽然GCN从数学上较难理解,但是,实现是非常简单的,值得注意的一点是,一般情况下邻接矩阵是稀疏矩阵,所以,在实现矩阵乘法时,采用稀疏运算会更高效。首先,图卷积层的实现: import torch import torch.nn as nn class GraphConvolution(nn.Module): ...
import numpy as np import torch.nn import torch.nn as nn from utils import * from torch.nn import Module import scipy.sparse as sp class GCN_Layer(Module): def __init__(self,inF,outF): super(GCN_Layer,self).__init__() self.W1=torch.nn.Linear(in_features=inF,out_features=outF) ...
PyTorch Geometric 中如何加载 Cora 数据集? 在Cora 数据集上训练 GCN 模型时,如何设置超参数? 图卷积网络 GCN 在 Cora 数据集上的应用有哪些注意事项? 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...
nn.pytorch.conv import GraphConv 这里有三种导入方法,建议用第一种,因为 DGL 的开发同学设计了一个机制,会自动 detect 用了什么 beckend,从而适配对应的 backend 的 api。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print(torch.__version__) print(dgl.__version__) print(nx.__version__) ...