奔腾的黑猫:图卷积网络(GCN)直观理解和代码实现zhuanlan.zhihu.com/p/153355892 数据集初始化部分 importos.pathasospimportargparseimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoidimporttorch_geometric.transformsasTfromtorch_geometric.nnimportGCNConv,ChebConv# noqa# 是否使用GDC优...
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) x = F.relu(x) x = F...
为此,我们将使用最简单的GNN运算符,即GCN层(Kipf等人2017)。为此,我们将使用最简单的GNN操作,GCN层,其定义为: 其中W(ℓ+1)表示形状为[num_output_features, num_input_features]的可训练权重矩阵,cw,v是指每条边的固定归一化系数。 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_i...
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...
我们使用PyG (Pytorch Geometric)来实现GCN, GCN是GNN的流行库之一。Cora数据集也可以使用PyG模块加载: from torch_geometric.datasets import Planetoid dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') graph = dataset[0] 1. 2. 3. 4. Cora数据集来源于Pytorch Geometric的“Automating the Construction...
在构建GCN之前,只使用节点特征来训练MLP(多层感知器,即前馈神经网络)来创建一个基线性能。该模型忽略节点连接(或图结构),并试图仅使用词向量对节点标签进行分类。模型类如下所示。它有两个隐藏层(Linear),带有ReLU激活,后面是一个输出层。 import torch.nn as nn ...
在构建GCN之前,只使用节点特征来训练MLP(多层感知器,即前馈神经网络)来创建一个基线性能。该模型忽略节点连接(或图结构),并试图仅使用词向量对节点标签进行分类。模型类如下所示。它有两个隐藏层(Linear),带有ReLU激活,后面是一个输出层。 代码语言:javascript ...
在构建GCN之前,只使用节点特征来训练MLP(多层感知器,即前馈神经网络)来创建一个基线性能。该模型忽略节点连接(或图结构),并试图仅使用词向量对节点标签进行分类。模型类如下所示。它有两个隐藏层(Linear),带有ReLU激活,后面是一个输出层。 import ...
代码语言:javascript 复制 from torch_geometric.nnimportGCNConv 模型参数: 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Fals...