GCN信息传递公式如下: 源码分析 一般的图卷积层是通过的forward函数进行调用的,通常的调用顺序如下,那么是如何将自定义的参数kwargs与后续的函数的入参进行对应的呢?(图来源:https://blog.csdn.net/minemine999/article/details/119514944) MessagePassing初始化构建了Inspector类, 其主要的作用是对子类中自定义的messag...
对于一些在官方教程中出现的方法propagate()、message()和诸如x_i、x_j之类的变量并不理解其意义,在通过学习官方文档和源码之后,发现原理并不难,十几行代码就能仿照PyG的原理写一个接受符合COO格式的torch_geometric.data.Data对象作为输入的GCN
fromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoiddataset=Planetoid(root='/tmp/Cora',name='Cora')datasetprint(len(dataset[0].y))print(dataset[0]) 2 实现二层的GCN ,之前的layer不需要做了,即可以直接调用卷积层 构造函数定义了两个GCNConv层,它们在我们网络的前向传递中被调用。请注意,非线性没有集成在conv调...
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 nnclass MLP(nn.Module): def __init__(sel...
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 ...
1.2.1 GCN的实现 在第一篇论文中,作者提出的卷积计算公式为 其中 是可学习的参数矩阵,然后用节点的度进行正则化,最后所有的信息相加,作为当前节点新的特征表示。那么化归到我们上面说的一般化公式, 就是一个求和函数, 是一个线性变换+正则化,那么利用PyG的MessagePassing实现代码为 ...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch.nn as...
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 ...
# 定义GCN空域图卷积神经网络class GCNConv(MessagePassing, ABC): # 网络初始化 def __init__(self, in_channels, out_channels): """ :param in_channels: 节点属性向量的维度 :param out_channels: 经过图卷积之后,节点的特征表示维度 ""...
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...