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...
基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GraphSage图神经网络 本实验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: Grap...
实现步骤 数据准备 在本次实现中,我们仍然使用Cora数据集作为示例进行测试,由于GraphSage主要聚焦于单一节点特征的更新,因此这里不需要对数据集做特别处理,只需要将数据转化成PyG格式即可。 importtorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoidfromtorch_geometric.utilsimportfrom_networkx, to_networkx# ...
GraphSage模型包含2个图卷积层和1个输出层。以下是模型的代码实现: classGraphSAGE(nn.Module):def__init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels, num_layers=2):super(GraphSAGE,self).__init__()self.conv1 =GraphSageConv(in_channels, hidden_channels)self.aggreg1 =MeanAggregator(hidden_ch...
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。
基于Pytorch Gemotric 在昇腾上实现GraphSage图神经网络 基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GraphSage图神经网络 本实验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...
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 简介:本文详细介绍了如何在昇腾平台上使用PyTorch实现GraphSage算法,在CiteSeer数据集上进行图神经网络的分类训练。内容涵盖GraphSage的创新点、算法原理、网络架构及实战代码分析,通过采样和聚合方法高效处理大规模图数据。实验结果显示,模型在CiteSeer数据集上的分类准确率...
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...