1 本身是有向图我们就是想把他当作无向图来处理,那么edge features必然得进行聚合计算,比如A->B的edge weight为0.1,B->A的edge weight 为0.8,则我们强制转化为双向之后,两条edge的属性(在这里就是edge weight)一定是相同的,那怎么处理成相同的总得有个说法吧,所以这里就有reduce部分的聚合计算的逻辑,add就是...
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...
16) self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge
class GCNConv(MessagePassing): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__(aggr='add') # "Add" aggregation (Step 5). self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels) def forward(self, x, edge_index): # x has shape [N, in_channels] # edge_index ...
edge_index: (2, E); size: 如果为 None, 则表示默认处理的是普通的图, 此时要求 source, target 的结点数目是一致的; 如果显式给定 (M, N), 则表示 source, target 的结点数目分别为 (M, N).propagate 的执行流程如下: 检查输入, 整理得到合适的输入格式, 记为 coll_dict, 基于此得到适合各函数的...
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...
output = self.conv2(x, edge_index) return output gcn = GCN().to(device) optimizer_gcn = torch.optim.Adam(gcn.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) criterion = nn.CrossEntropyLoss() gcn = train_node_classifier(gcn, graph, optimizer_gcn, criterion) ...
x = self.conv1(x, edge_index) x = F.relu(x) output = self.conv2(x, edge_index) return output gcn = GCN().to(device) optimizer_gcn = torch.optim.Adam(gcn.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) criterion = nn....
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) ...
x = self.conv1(x, edge_index) x = F.relu(x) output = self.conv2(x, edge_index) return output gcn = GCN().to(device) optimizer_gcn = torch.optim.Adam(gcn.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) criterion = nn.CrossEntropyLoss() ...