1. in_channels:输入通道,比如节点分类中表示每个节点的特征数。 2. out_channels:输出通道,最后一层GCNConv的输出通道为节点类别数(节点分类)。 3. improved:如果为True表示自环加强,也就是原始邻接矩阵基础上加上2I而不是I,默认为False。 4. cached:如果为True,GCNConv在第一次对邻接矩阵进行归一化时会进行...
GCN进行节点分类 接下来，我们将对GCN进行训练并将其性能与MLP进行比较。这里使用的是一个非常简单的模型，有两个图卷积层和它们之间的ReLU激活。此设置与论文原文相同(公式9)。from torch_geometric.nn import GCNConvimport torch.nn.functional as Fclass GCN(torch.nn.Module): def __init__(self): ...
3. GCN 3.1 message 3.2 aggregate 3.3 update 3.4 propagate 4. GCN模型搭建 4.1 模型训练 4.2 模型测试 5. 完整代码 前言 PyG和DGL是GNN领域的两大框架,两大框架的底层都是基于消息传递机制,即PyG中的MessagePassing基类和DGL中的Message Passing Paradigm。 1. 数据处理 本篇文章使用Citeseer网络。Citeseer网络...
参考官网文档的两层GCN模型 classGCN(torch.nn.Module):def__init__(self):super().__init__() self.conv1=GCNConv(dataset.num_node_features,16) self.conv2=GCNConv(16,dataset.num_classes)defforward(self,data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) ...
本次实验使用GCN来进行链接预测:首先利用GCN对训练集中的节点进行编码,得到节点的向量表示,然后使用这些向量表示对训练集中的正负样本(在每一轮训练时重新采样负样本)进行有监督学习,具体来讲就是利用节点向量求得样本中节点对的内积,然后与标签求损失,最后反向传播更新参数。 2.1 负采样 链接预测训练过程中的每一轮...
06 多层GCN的作用 05:40 第二章 图卷积GCN模型:01 GCN基本模型概述 06:05 02 图卷积的基本计算方法 05:40 03 邻接的矩阵的变换 07:20 04 GCN变换原理解读 07:54 第三章 图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用:01 PyTorch Geometric工具包安装与配置方法 06:23 02 数据集与邻接矩阵格式 08:...
7. 1-GCN基本模型概述 06:05 8. 2-图卷积的基本计算方法 05:41 9. 3-邻接的矩阵的变换 07:21 10. 4-GCN变换原理解读 07:54 11. 1-PyTorch Geometric工具包安装与配置方法 06:23 12. 2-数据集与邻接矩阵格式 08:37 13. 3-模型定义与训练方法 09:24 14. 4-文献引用数据集分类案例实战...
模型搭建部分，首先导入所需包，定义模型参数，然后实现GCN模型结构。输出模型结构以验证模型定义的正确性。前向传播阶段，输入节点特征矩阵与邻接关系，GCNConv层进行卷积操作，输出更新后的节点状态向量。经过两层卷积后，每个节点状态向量维度为6。反向传播阶段，计算损失函数与梯度，进行参数更新。训练代码...
Graph Convolutional Network(GCN)是一种基于图卷积的神经网络模型,用于处理图结构数据。GCN通过在节点上聚合邻居节点的特征信息来更新节点的特征表示。在PyTorch和PyG中实现GCN需要定义一个GCN层,并在训练过程中更新节点的特征表示。我们将提供代码示例来展示如何使用PyTorch和PyG实现GCN。三、Graph Attention Network(GAT)...
PyG通过GCNConv实现这一层,可以通过传入节点特征表示x和COO图连接表示edge_index来执行。 有了这些,我们就可以通过在torch.nn.Module类中定义我们的网络架构来创建我们的第一个图形神经网络。 import torch from torch.nn import Linear from torch_geometric.nn import GCNConv ...