self.conv2=GCNConv(4,4)# 创建一个GCNConv层,命名为conv3,这个层的输入特征维度是4,# 也就是上一个层的输出特征维度,输出特征维度是2,也就是经过这个层后,每个节点的特征会变成2维的向量,# 这个向量可以看作是节点在图卷积神经网络的嵌入空间中的表示。self.conv3=GCNConv(4,2)# 创建一个Linear层,命...
一个简单的两层GCN搭建如下: class GCN(torch.nn.Module): def __init__(self, num_node_features, num_classes): super(GCN, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(num_node_features, 32) self.conv2 = GCNConv(32, num_classes) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, dat...
GCN链接预测模型搭建如下: class GCN_LP(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels): super().__init__() self.conv1 = GCNConv(in_channels, hidden_channels) self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, out_channels) def encode(self, x, edge_index): x...
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): ...
GAE( (encoder): GCNEncoder( (conv1): GCNConv(3703, 4) (conv2): GCNConv(4, 2) ) (decoder): InnerProductDecoder() ) 定义训练和测试函数: def train(): model.train() optimizer.zero_grad() # model.encode 调用了我们传入的编码器 z = model.encode(x, train_pos_edge_index) # recon_...
可以发现,RGCNConv中需要输入的是节点特征x、边索引edge_index以及边类型edge_type。 我们输出初始化特征后的DBLP数据集: HeteroData(author={x=[4057,334],y=[4057],train_mask=[4057],val_mask=[4057],test_mask=[4057]},paper={x=[14328,4231]},term={x=[7723,50]},conference={num_nodes=20,x...
self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = F.relu(x) output = self.conv2(x, edge_index) return output gcn = GCN().to(device) ...
conv = GCNConv(16, 32) x = conv(x, edge_index) 使用图示对上述的forward过程进行解释如下 首先对节点的特征向量矩阵进行变换,使用torch.nn.Linear(),变换过程如下图 线性变换将节点的特征向量维度由in_channel变换为out_channel。 message()函数用于产生传播的信息,在GCN中,就是对邻居节点向量使用节点的度进...
PyG学习——PyG实现GCN 记录pyg学习笔记,如写法有误处,欢迎大家批评指正,感谢! importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoidfromtorch_geometric.nnimportGCNConv,SAGEConv,GATConvdataset=Planetoid(root='',name='Cora')classGCN_Net(torch.nn.Module):def__init__(self,...
conv = GCNConv(16, 32) x = conv(x, edge_index) 使用图示对上述的forward过程进行解释如下 首先对节点的特征向量矩阵进行变换,使用torch.nn.Linear(),变换过程如下图 线性变换将节点的特征向量维度由in_channel变换为out_channel。 message()函数用于产生传播的信息,在GCN中,就是对邻居节点向量使用节点的度进...