直接调用PyG提供的接口,需要注意的一点是,PyG中并不是使用邻接矩阵torch.SparseTensor来计算,而是使用edge_index和edge_weight。 fromtorch_geometric.nnimportGCNConvclassGCN(torch.nn.Module):""" 2层GCN参数说明---nfeat : 输入特征的维度nhid : 隐藏神经元的数量nclass : 输出神经元的数量,也即类别的数量dr...
1 本身是有向图我们就是想把他当作无向图来处理,那么edge features必然得进行聚合计算,比如A->B的edge weight为0.1,B->A的edge weight 为0.8,则我们强制转化为双向之后,两条edge的属性(在这里就是edge weight)一定是相同的,那怎么处理成相同的总得有个说法吧,所以这里就有reduce部分的聚合计算的逻辑,add就是...
pyg_G.edge_weight:返回边权重(tensor array) >>pyg_G.edge_weighttensor([1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.]) .edge_attr:返回边的特征矩阵(tensor array) >>pyg_G.edge_attrtensor([[11.,11.,11.,11.],[22.,22.,22.,22.],[33.,33.,33.,33.],[44.,44.,44.,44.],[55.,55.,55.,55....
1. 前向传播 查看官方文档中GCNConv的输入输出要求: 可以发现,GCNConv中需要输入的是节点特征矩阵x和邻接关系edge_index,还有一个可选项edge_weight。因此我们首先: 代码语言:javascript 复制 x,edge_index=data.x,data.edge_index x=self.conv1(x,edge_index)x=F.relu(x)x=F.dropout(x,training=self.train...
= edge_index.storage.row()out['edge_index_j'] = edge_index.storage.col()out['ptr'] = edge_index.storage.rowptr()ifout.get('edge_weight',None)isNone:out['edge_weight'] = edge_index.storage.value()ifout.get('edge_attr',None)isNone:out['edge_attr'] = edge_index.storage.value...
Data(edge_index=[2, 4], x=[3, 1]) 3.2.2 创建Data示例代码2 如果想要使用index tuples的list来建立Data的edge_index属性,需要将其转置并调用contiguous方法4: import torchfrom torch_geometric.data import Dataedge_index = torch.tensor([[0, 1],[1, 0],[1, 2],[2, 1]], dtype=torch.long...
PyG实现GCN（简易版）主要通过调用库中的接口完成。值得注意的是，PyG内部结构不使用邻接矩阵torch.SparseTensor，而是通过edge_index和edge_weight进行计算。在矩阵形式实现GCN（简易版）中，给定图的邻接矩阵和节点特征矩阵，使用矩阵表示GCN层中的参数和隐藏层特征。通常，GCN层的操作表达式为 [公式]，其中...
out['edge_weight'] = edge_index.storage.value() out['edge_attr'] = edge_index.storage.value() out['edge_type'] = edge_index.storage.value() out['index'] = out['edge_index_i'] out['size'] = size out['size_i'] = size[1] or size[0] out['size_j'] = size[0] or size...
1、在edge_index上执行分割，这样训练和验证分割不包括来自验证和测试分割的边(即只有来自训练分割的边)，而测试分割不包括来自测试分割的边。这是因为编码器使用edge_index和x来创建节点嵌入，这种方式确保了在对验证/测试数据进行预测时，节点嵌入上没有目标泄漏。2、向每个分割数据添加两个新属性(edge_label和edge...
个人感觉，如果之前对稀疏矩阵运算比较熟悉的话，PyG可能用起来比较舒服（感觉可以无缝衔接），对于新手来...