图卷积网络(GCN)是一种应用于图结构数据的深度学习框架,广泛用于社交网络、推荐系统、分子图等领域。本文将利用 PyTorch 来实现一个简单的 GCN,并逐步指导你完成这个过程。 二、流程概述 以下是实现 GCN 的基本步骤: 三、详细步骤 1. 数据准备 准备图数据,将图数据转换为适合 GCN 使用的格式。 importtorchimportt...
总结: model.train() 和 model.eval() 一般在模型训练和评价的时候会加上这两句,主要是针对由于model 在训练时和评价时 Batch Normalization 和 Dropout 方法模式不同. 因此,在使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval. model.train() model.eval() - example gcn-pytorch model.eval...
三、GCN代码实现(PyTorch) PyTorch中有现成的GNN库——PyG(PyTorch Geometric Library)。PyTorch Geometric 是一个基于 PyTorch 的开源库,专门用于处理图数据和图神经网络(GNN)。它提供了一组灵活且高效的工具,用于加载、处理和操作图数据,并实现了许多经典和先进的图神经网络模型,这其中就包括GCN。 PyTorch Geomet...
return F.log_softmax(x, dim=1) 在上面的代码中,我们定义了一个名为GCN的PyTorch模型,它包含两个GCNConv层。在前向传播中,我们首先使用ReLU激活函数对第一层进行非线性变换,然后将结果传递给第二层。最后,我们使用LogSoftmax函数对输出进行归一化处理。接下来,我们需要定义数据加载器和数据预处理步骤: # 加载...
此文是对基于pytorch版本实现GCN代码的回顾。 代码地址:tkipf/pygcn GCN论文地址:tkipf/pygcn 参考资源: pytorch框架下-GCN代码详细解读_Melvin Dong的博客-CSDN博客_gcn代码pytorch讲解 Graph Convolution Network图卷积网络(一)训练运行与代码概览 01 代码总览 图1 pytorch版本的GCN代码总览 从图1可知,GCN代码的关键...
GCN及其变体已经成功应用在自然语言处理、计算机视觉以及推荐系统中,刷新了各项任务的性能记录,GCN被认为是近几年最具价值的研究方向。本文浅谈GCN的原理,并基于自己的理解,参考了网上相关代码,实现了两层GCN,算是对GCN的一种入门吧。 节点分类问题传统做法
在PyTorch中实现GCN的基础架构通常包括以下几个步骤: 数据预处理:读取图数据,包括节点特征矩阵和邻接矩阵,并进行必要的预处理,如归一化等。 定义GCN层:实现图卷积层,该层能够接收节点特征矩阵和邻接矩阵作为输入,并输出更新后的节点特征。 构建模型:将多个GCN层堆叠起来,形成完整的GCN模型。 定义损失函数和优化器:选...
GCN原理及代码实现——基于pytorch GCN原理及代码实现——基于pytorch Thomas N.Kipf等⼈于2017年发表了⼀篇题为《SEMI_SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》的论⽂，提出了⼀种直接在图上进⾏卷积操作的算法，在引⽂⽹络和知识图谱的数据集中取得了state-of-the-art的效果，开启了...
Tensorflow版本实现代码:https://github.com/tkipf/gcn Pytorch实现版本代码:https://github.com/tkipf/pygcn GCN 引入 首先我们要明确输入到神经网络中的东西有哪些? 节点特征, 用 X∈RdX \in \mathbb{R}^dX∈Rd 表示, 其中 ddd 表示节点特征维度 邻接矩阵,用 A∈RN×NA \in \mathbb{R}^{N \times N...