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): ...
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)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from torch_geometric.nn import GCNConv import torch.nn.functional as F class ...
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 ...
conv2(x, edge_index) return x model = GCN(dataset.num_features, 16, dataset.num_classes) TensorlayerX目前支持包括TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle、MindSpore作为计算后端,指定计算后端的方法也非常简单,只需要设置环境变量即可 import os os.environ['TL_BACKEND'] = 'tensorflow' # os.environ['TL_...
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 ...
from torch_geometric.nn import GCNConv import torch.nn.functional as F class GCN(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = GCNConv(dataset.num_node_features, 16) self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes) ...
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 ...
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 GCNConv import torch.nn.functional as F class GCN(torch.nn.Module): def __init__(self): super...
# 定义GCN空域图卷积神经网络classGCNConv(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""" # 定义伽马函数为求和函数,aggr='add'super(GCNConv,self).__init__(aggr='ad...
conv = GCNConv(16, 32) # 随机生成一个节点属性向量 # 5个节点,属性向量为16维 x = torch.randn(5, 16) # 随机生成边的连接信息 # 假设有3条边 edge_index = [ [0, 1, 1, 2, 1, 3], [1, 0, 2, 1, 3, 1] ] edge_...