1. PyG数据集 2. 构造数据集 3. 模型搭建 3.1 前向传播 3.2 反向传播 3.3 训练 3.4 测试 4. 完整代码 前言 有关GCN的原理可以参考: Cyril-KI:ICLR 2017 | GCN:基于图卷积网络的半监督分类2 赞同 · 0 评论文章 一开始是打算手写一下GCN,毕竟原理也不是很难,但想了想还是直接调包吧。在使用各种深度学...
在使用各种深度学习框架时我们首先需要知道的是框架内的数据结构,因此这篇文章分为两个部分:第一部分数据处理,主要讲解PyG中的数据结构,第二部分模型搭建。 PyG (PyTorch Geometric)是一个基于PyTorch构建的库,可轻松编写和训练图形神经网络 (GNN),用于与结构化数据相关的广泛应用。 II. PyG数据结构 原始论文中使用...
,如果图的拓扑结构不会发生变化,那么GCN因子的值就是固定的,否则要根据时序变化分别计算其对应的GCN因子。 基于PyTorch Geometric的GCN实现 但由于上述代码中需要对矩阵进行复杂的计算,并且大部分图数据的邻接矩阵比较稀疏,因此这种计算方法会造成内存资源的浪费,计算效率也比较低。但是幸运的是,PyTorch Geometric(PyG)中...
基于Pyg实现GCN对Cora数据集的分类任务 1、Pyg的基本使用方法(参考官网) 1.1、图的表示方法 data.x: 节点的特征的shape[num_nodes, num_node_features] data.edge_index:代表图的连接性,形状是[2, num_edges] data.edge_attr: 边的特征的shape [num_edges, num_edge_features] data.y: 对应的标签,可以是...
二、PyTorch实现 PyTorch使用dgl库可以方便地构建图,PyG也提供了类似的工具。接下来看一下如何使用PyTorch + PyG实现一个简单的GCN模型,以Cora数据集为例。 准备数据 Cora是一个分类任务的数据集,其中包含2708个文本节点名称,以及每个节点的1433维特征(词汇相关性)。首先,我们需要在PyG中将其转换为一个带有相应边缘...
利用PyG加载Citeseer数据集，输出包含网络结构与节点标签等信息。数据集包含节点的标签编号，例如3表示论文属于第三类。PyG数据集包含训练、验证与测试集划分，数据集输出展示了测试集的内容。分类正确数的计算通过比较模型输出与测试集标签实现。如果数据集未在PyG中提供，可自定义构造数据集。例如，对于一个...
消息传递图神经网络（MPGNN）如GCN，采用邻居聚合或message passing模式，PyG的MessagePassing基类简化了这一过程，用户只需定义message和update函数。GCN的实现中，自循环、线性变换和归一化都在forward()方法中处理。GraphSAGE和GAT是空域GCN的代表，前者通过邻接节点的平均聚合更新节点嵌入，后者引入注意力机制...
在这一步里,我们使用PyTorch Geometric(PyG)定义GCN模型。 importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.nnimportGCNConvclassGCN(torch.nn.Module):def__init__(self):super(GCN,self).__init__()self.conv1=GCNConv(16,32)# 第一层卷积self.conv2=GCNConv(32,16)# 第二层卷积defforward(...
强推!这绝对是B站公认最好的图神经网络教程,一口气带你学完GCN、GAT、PyG、GTN等实战项目,成功拿下毕业项目! 457 2 17:53:29 App 【yolov1-v11】一口气学完目标检测YOLO全系列算法,100集原理解读+推理训练+项目实战,零基础看这一个教程就够了!深度学习丨计算机视觉丨YOLO 1033 20 1:28:22 App NLP领域必备...
在PyG中,MessagePassing通过调用propagate方法来实现图上的一次卷积操作,即前面提到的message、aggregate以及update操作: def propagate(self, x, edge_index): out = self.message(x, edge_index) out = self.aggregate(out, edge_index) out = self.update(out) return out 因此,一个完整的GCNConv搭建如下: ...