import torch # 假设你的边索引是这样的 edge_index = torch.tensor([[0, 1, 2], [1, 0, 3]]) # 计算邻接矩阵 adj_matrix = torch.sparse.FloatTensor(edge_index, torch.ones(edge_index.size(1)), torch.Size([num_nodes, num_nodes])).to(device) # 将邻接矩阵转换为密集格式 adj_matrix =...
# Step 1: 增加自连接到邻接矩阵 edge_index, _ = add_self_loops(edge_index, num_nodes=x.size(0)) # Step 2: 对节点的特征矩阵进行线性变换 x = self.lin(x) # Step 3-5: Start propagating messages. return self.propagate(edge_index, size=(x.size(0), x.size(0)), x=x) def messag...
PyG中不是直接存储邻接矩阵,而是存储边的索引(edge_index)和边的权重(edge_weight)。其中edge_index就是一个维度为(2,|E|)的tensor,|E|为边的数量。在PyG中有一个例子,下图有3个节点0,1,2,因为是无向图,所以它的边有(0,1),(1,0),(1,2),(2,0)共4条边,所以相应的edge_index就为tensor[[0,1...
PyG通过创建稀疏块对角邻接矩阵(由edge_index定义)并在节点维度上连接特征矩阵和目标矩阵来实现小批处理的并行化。这种组合允许在一个批处理中有不同数量的节点和边: PyG包含一个torch_genometric.loader.DataLoader, 其能够完成这个串联过程。让我们通过一个例子来学习它: from torch_geometric.datasets import TUDataset...
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...
(详细推导在本文附),其中D为邻接矩阵,A为度矩阵(是一个对角矩阵)。 图机器学习成功的关键在于如何为节点构建表征,而图的信息包括结点、边、拓扑结构,本次就是先学习基础的Data类——PyG图的表示和使用。 在学习过程中也可以多看下pytorch-geometric的官方文档的源代码,比如在对应的...
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 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 x,edge_index=data.x,data.edge_index x=self.conv1(x,edge_index)x=F.relu(x)x=F.dropout(x,training=self.training) ...
return self.propagate(edge_index, x=x, norm=norm) def message(self, x_j, norm): return norm.view(-1, 1) * x_j class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = GCN(3, 16) ...
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A∈{0,1}|V|×|V|A∈{0,1}|V|×|V|来持有邻接矩阵的信息,而是用仅存储邻接矩阵AA中非00元素的稀疏矩阵来表示图。
PyG 通过创建稀疏块对角邻接矩阵(由 edge_index 定义)并在节点维度中连接特征和目标矩阵,实现小批量的并行化。这种组合允许在一批示例中使用不同数量的节点和边, PyG 包含自己的 torch_geometric.loader.DataLoader,它已经处理了这个串联过程,以下是一个例子: from torch_geometric.datasets import TUDataset from torch...