LayerNorm(hidden_dim)) self.lns.append(nn.LayerNorm(hidden_dim)) for l in range(2): self.convs.append(self.build_conv_model(hidden_dim, hidden_dim)) # 后处理消息传递 self.post_mp = nn.Sequential( nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim), nn.Dropout(0.25), nn.Linear(hidden_dim, ...
LayerNorm(hidden_dim)) self.lns.append(nn.LayerNorm(hidden_dim)) for l in range(2): self.convs.append(self.build_conv_model(hidden_dim, hidden_dim)) # 后处理消息传递 self.post_mp = nn.Sequential( nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim), nn.Dropout(0.25), nn.Linear(hidden_dim, ...
这是因为onnx的tensor和node是分离的,每个tensor可以有一个任意独特的名称,而然后把tensor的名称赋予node的input和output, graph的initializer,input output作为输入输出。 用onnx原生创建一个包含layernorm算子的图(使用onnx_graphsurgeon工具创建模型图更简单): AI检测代码解析 import onnx import numpy as np from o...
这里给出一个简化版本的 GCN 模型,帮助理解PGL框架实现消息传递的流程。 def gcn_layer(gw, feature, hidden_size, activation, name, norm=None): """ 描述:通过GCN层计算新的节点表示 输入:gw - GraphWrapper对象 feature - 节点表示 (num_nodes, feature_size) hidden_size - GCN层的隐藏层维度 int act...
g.ndata['norm'] # bias if self.bias is not None: h = h + self.bias if self.activation: h = self.activation(h) return h 这里的做了两次的标准化,对应 GCN 公式中的 cij=√|N(i)|√|N(j)| ; 这里把 Node 的 Apply 函数的功能合并到 GCNLayer 中了。 代码语言:javascript 代码运行...
def gcn_layer(gw, feature, hidden_size, activation, name, norm=None): """ 描述:通过GCN层计算新的节点表示 输入:gw - GraphWrapper对象 feature - 节点表示 (num_nodes, feature_size) hidden_size - GCN层的隐藏层维度 int activation - 激活函数 str ...
~dgl.nn.pytorch.EdgeWeightNorm对标量边权值进行归一化。 一般来说,节点通过message函数传递消息,然后通过reduce函数进行数据聚合(下面栗子的聚合是通过sum)。 (1)第一层将大小为34的输入特征转换为隐藏的大小为5。 (2)第二层将隐藏层转换为大小为2的输出特征,对应Karate club中的两个组。
defgcn_layer(gw,feature,hidden_size,activation,name,norm=None):""" 描述:通过GCN层计算新的节点表示 输入:gw-GraphWrapper对象 feature-节点表示(num_nodes,feature_size)hidden_size-GCN层的隐藏层维度 int activation-激活函数 str name-GCN层名称 str ...
def gcn_layer(gw, feature, hidden_size, activation, name, norm=None): """ 描述:通过GCN层计算新的节点表示 输入:gw - GraphWrapper对象 feature - 节点表示 (num_nodes, feature_size) hidden_size - GCN层的隐藏层维度 int activation - 激活函数 str ...
import paddle.fluid.layers as L def gcn_layer(gw, feature, hidden_size, activation, name, norm=None): """ 描述:通过GCN层计算新的节点表示 输入:gw - GraphWrapper对象 feature - 节点表示 (num_nodes, feature_size) hidden_size - GCN层的隐藏层维度 int activation - 激活函数 str name - GCN...