二、GraphSAGE代码实现 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.nnimportSAGEConvfromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoidfromtorch_geometric.dataimportDataLoader# 导入所需的库# torch:PyTorch核心库# torch.nn:包含了神经网络层的库# torch.nn.functional:包含了神经网络函数的库...
GraphSAGE应该承接自GCN,GAT是GraphSAGE之后出现的内容,而笔者因近期科研需求,先把GAT的公式推导和代码实现写了出来。 相较于GCN,GrapSAGE的推导过程比GCN要简单不少,推导GCN时我们是从图信号的原理一步步走到图卷积上去,有兴趣的可以去翻看我之前的文章:图卷积神经网络(Graph Convolutional Network) 公式推导与代码实...
图神经网络-图注意力(GAT)详解及代码实现(一) 10:04 图神经网络-图注意力(GAT)详解及代码实现(二) 07:50 图神经网络-图卷积网络(GCN) 原理详解 11:03 图神经网络-图卷积网络(GCN)代码实现 03:44 图神经网络-GraphSAGE(实现在大图上的训练,gnn落地关键技术)原理详解 06:29 图神经网络-GraphSAGE代码实现(gn...
GraphSage的PGL完整代码实现位于https://github.com/PaddlePaddle/PGL/tree/main/examples/graphsage,本文实现一个简单的graphsage 采样代码 。 安装依赖 # !pip install paddlepaddle==1.8.4 !pip install pgl -q 1. 2. 1. 构建graph 图网络的构建使用Graph类,Graph类的具体实现可以参考https://github.com/PaddleP...
-, 视频播放量 11518、弹幕量 87、点赞数 592、投硬币枚数 712、收藏人数 519、转发人数 26, 视频作者 望舒同学, 作者简介 ,相关视频:图神经网络系列讲解及代码实现-深入讲解时序图tgn计算流程 - 1,图神经网络系列讲解及代码实现-GraphSAGE 1,强化学习算法系列教程及代
图网络代码实现: 首先这三种基本的图网络在GitHub上都是能找到源代码的,分别如下: GraphSAGE: williamleif/GraphSAGE: Representation learning on large graphs using stochastic graph convolutions. (github.com) williamleif/graphsage-simple: Simple reference implementation of GraphSAGE. (github.com) ...
3 GraphSAGE Pytorch代码 4 torch_geometric 框架简洁代码 输出: 导航栏 前言: GraphSAGE和GCN相比,引入了对邻居节点进行了随机采样,这使得邻居节点的特征聚合有了泛化的能力,可以在一些未知节点上的图进行学习顶点的embedding,而GCN是在一个确定的图中去学习顶点的embedding。 1 图的基本概念(不清楚可以先看这篇GCN...
二、GraphSAGE实现代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import SAGEConv from torch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.data import DataLoader # 导入所需的库 # torch:PyTorch核心库 # torch.nn:包含了神经网络层的库 # tor...