其中AA是原始邻接矩阵,DD是度矩阵,度矩阵是一个对角矩阵,其中每个元素是对应节点的度数。 GCN的实现步骤 1. 准备数据 我们通常使用邻接矩阵和节点特征矩阵作为输入。为了简化演示,这里我们使用一个小的图,假设我们有一个简单的图结构。 2. 定义GCN模型 接下来,我们使用PyTorch定义一个简单的GCN模型类。 3. 训练模...
步骤1: 环境准备 确保你已经安装了 Python 和 PyTorch。你可以通过以下命令来安装 PyTorch: pipinstalltorch torchvision torchaudio 1. 步骤2: 导入必要的库 在Python 中导入我们需要的库: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromsklearn.datasetsimportload_irisimportnump...
# 导入torch及相关库,便于后续搭建网络调用基础算子模块importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.nnimportMessagePassing 在图神经网络(GNN)的实现中,对图结构的调整和优化是提升模型性能的关键手段之一。'add_self_loops'函数在PyTorch的图处理库中用于向图中添加自环(self-loops),即连接节点自身的边...
解密GCN,手把手教你用PyTorch实现图卷积网络 图神经网络(GNNs,Graph Neural Networks)是一类专为图结构数据设计的强大神经网络,擅长捕捉数据之间的复杂联系和关系。 相较于传统神经网络,GNN在处理相互关联的数据点时更具优势,比如在社交网络分析、分子结构建模或交通系统优化等领域,GNN能够发挥出卓越的性能。 1 GNN概述...
GraphSAGE的本质是将一个节点的邻居节点聚合后再与自身进行拼接变换,单层代码实现如下: class SAGEConv(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(SAGEConv, self).__init__() self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.proj = nn.Linear(in_featu...
在图神经网络(GNN)的实现中,对图结构的调整和优化是提升模型性能的关键手段之一。'add_self_loops'函数在PyTorch的图处理库中用于向图中添加自环(self-loops),即连接节点自身的边。'degree'用来计算一个无权图的入度矩阵。 fromtorch_geometric.utilsimportadd\_self\_loops, degree ...
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
PyTorch Geometric (简称PYG)中设计了一种新的表示图数据的存储结构,也是 PyTorch Geometric中实现的各种方法的基本数据形式。GCN在PyTorch Geometric中有已经封装好的模型(当然大家也可以自己用python代码根据GCN的实现原理自己搭建模型,那么可以不使用PYG自带模型),因此可以直接导包再根据自己的数据集或者PyTorch Geometric...
在实现GCN中的图卷积层时，权重矩阵的初始化是一个关键步骤。我们使用PyTorch框架，通过调用self.weight.data.uniform_(-stdv, stdv)来对权重矩阵进行均匀分布初始化，其中stdv是标准差。同时，如果存在偏置项（即self.bias is not None），我们也对其进行类似的初始化操作。接下来，我们定义了图卷积层的前向传播...