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...
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...
官方代码:https://github.com/williamleif/graphsage-simple/ 如果我们使用pytorch的PyG也能很方便调用: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Oct 8 23:16:13 2021 @author: 86493 """ importtorch fromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoid fromtorch_geometric.transformsimportNormalizeFeatures da...
x = F.relu(conv(x, edge_index))# 最后一层不用激活函数x = self.convs[-1](x, edge_index)returnF.log_softmax(x, dim=-1) AI代码助手复制代码 在上述代码中,我们实现了多层GraphSAGE卷积和相应的聚合函数,并使用ReLU和softmax函数来进行特征提取和分类分数的输出。 模型训练 定义好模型之后,就可以...
官方代码:https://github.com/williamleif/graphsage-simple/ 如果我们使用pytorch的PyG也能很方便调用: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Oct 8 23:16:13 2021 @author: 86493 """ import torch from torch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.transforms import Normalize...
2214 3 11:19 App 动手学图神经网络系列-基于pytorchgeometric(一) 1.7万 24 3:47 App 图神经网络系列讲解及代码实现- Node2Vec 2 2.1万 148 6:32 App 5分钟-通俗易懂 - 神经网络 反向传播算法(手算) 9004 49 5:05 App 5分钟-通俗易懂-图神经网络(gcn)计算过程 1.5万 108 7:50 App 图神经...
官方代码:https://github.com/williamleif/graphsage-simple/ 如果我们使用pytorch的PyG也能很方便调用: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Oct 8 23:16:13 2021 @author: 86493 """ import torch from torch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.transforms import Normalize...
在定义好模型后,我们可以使用Pytorch进行模型训练和测试。首先,让我们定义一个损失函数和优化器: criterion= nn.CrossEntropyLoss()optimizer= torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) AI代码助手复制代码 这里我们使用交叉熵作为损失函数,并使用Adam优化器来更新模型参数。
本文主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的图神经网络GraphSage在论文引用CiteSeer数据集上进行分类训练的实战讲解。内容包括GraphSage创新点分析、GraphSage算法原理、GraphSage网络架构剖析与GraphSage网络模型代码实战分析等等。 本实验的目录结构安排如下所示: ...
基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GraphSage图神经网络 本文主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的图神经网络GraphSage在论文引用CiteSeer数据集上进行分类训练的实战讲解。内容包括GraphSage创新点分析、GraphSage算法原理、GraphSage网络架构剖析与GraphSage网络模型代码实战分析等等。