def forward(self, x, edge_index): x = F.relu(self.conv(x, edge_index)) pos_edge_index = edge_index total_edge_index = torch.cat([pos_edge_index, negative_sampling(edge_index, num_neg_samples=pos_edge_index.size(1))], dim=1 edge_features = torch.cat([x[total_edge_index[0]]...
x, edge_index): H, C = self.num_heads, self.out_channels x_l = self.lin_l(x)...
(hidden, edge_index) hidden = torch.tanh(hidden) hidden = self.conv3(hidden, edge_index) hidden = torch.tanh(hidden) # Global pooling hidden = torch.cat((gmp(hidden, batch_index), gap(hidden, batch_index)), dim=1) out = self.out(hidden) return out, hidden model = GCN() print(...
x=F.elu(self.conv1(x,edge_index))x=F.dropout(x,training=self.training)x=self.conv2(x,edge_index)returnF.log_softmax(x,dim=1)#GAT模型训练 model=GAT()optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.005,weight_decay=5e-4)forepochinrange(200):model.train()optimizer.zero_grad()out...
edge_index的每一列定义一条边,其中: 第一行为边起始节点的索引,第二行为边结束节点的索引。 这种表示方法被称为COO格式(coordinate format),通常用于表示稀疏矩阵。PyG不是用稠密矩阵 来持有邻接矩阵的信息,而是用仅存储邻接矩阵 中非
x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = F.relu(x) x = F.dropout(x, training=self.training) x = self.conv2(x, edge_index) return F.log_softmax(x, dim=1) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = Net().to(device) ...
edge_attr=torch.zeros((n_node**2,1)) num_edges=0 foriinrange(n_node): forjinrange(n_node): ifself.W[i,j]!=0: edge_index[:,num_edges]=torch.tensor([i,j],dtype=torch.long) edge_attr[num_edges,0]=self.W[i,j] num_edges+=1 ...
MessagePassing.message(...)方法可以接收传递给MessagePassing.propagate(edge_index, size=None, **kwargs)方法的所有参数,我们在message()方法的参数列表里定义要接收的参数,例如我们要接收x,y,z参数,则我们应定义message(x,...
,一条边(edge)表示为 ,全局属性(global attributes)表示为u。 和 表示发送方(sender)和接收方(receiver)节点的指标(indices)。具体如下: Directed:单向,从“sender” 节点指向 “receiver” 节点。 Attribute:属性,可以编码为矢量(vector),集合(set),甚至另一个图(graph) ...
,一条边(edge)表示为 ,全局属性(global attributes)表示为u。 和 表示发送方(sender)和接收方(receiver)节点的指标(indices)。具体如下: Directed:单向,从“sender” 节点指向 “receiver” 节点。 Attribute:属性,可以编码为矢量(vector),...