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...
from typing import Optional from torch import Tensor from torch_geometric.nn import MessagePassing class MyConv(MessagePassing): def forward(self, x: Tensor, edge_index: Tensor, edge_weight: Optional[Tensor]) -> Tensor: # propagate_type: (x: Tensor, edge_weight: Optional[Tensor]) return sel...
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_weight', 'edge_attr', 'edge_index'] 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...
= 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...
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...
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...
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...
edge_index (LongTensor) - Graph connectivity in COO format (coordinate format)3,形状为 [2, num_edges],type是 torch.long 举例来说,可以是一个由两个元素组成的tuple,第一个元素是由边起点组成的list,第二个元素是由边终点组成的list(如果是无向图,两种方向都要写) ...
For this, simply specify your edge_weight attribute during NeighborLoader initialization, and PyG will pick up these weights to perform weighted/biased sampling (#8038):data = Data(num_nodes=5, edge_index=edge_index, edge_weight=edge_weight) loader = NeighborLoader( data, num_neighbors=[10,...