在Net类中,我们定义了一个包含三个GCN层和一个全连接层的模型,并在每个GCN层后应用了一个ReLU激活函数。在模型的最后一层,我们使用global_mean_pool()对所有超像素的特征进行全局平均池化,以获取整个图像的特征表示。 训练过程中,我们使用Adam优化器来最小化交叉熵损失,并在每个epoch结束时计算模型的准确率。由于...
Pytorch Geometirc通过 torch_geometric.nn.global_mean_pool 提供了这一功能,通过它采用 mini-batch 中所有节点的节点嵌入和分配向量 batch ,为批次中的每个图计算大小为 [batch_size, hidden_channels] 的图嵌入。 将GNN 应用于图分类任务的最终架构如下所示,并允许完整的端到端训练:from torch.nn import Linear...
完整的架构我们直接通过print(model)就可以看到,这个模型可以实现端到端的图分类了! fromtorch.nnimportLinearimporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.nnimportGCNConvfromtorch_geometric.nnimportglobal_mean_poolclassGCN(torch.nn.Module):def__init__(self,hidden_channels):super(GCN,self).__init__()...
x = global_mean_pool(x, batch) x = self.lin(x)returnx AI代码助手复制代码 在上述代码中,我们使用了不同的卷积层、池化层和全连接层等神经网络功能块来构建EdgePool模型。其中,每个 GCNConv 层被保持为128的隐藏尺寸;BatchNorm1d是一种旨在提高收敛速度并增强网络泛化能力的方法;EdgePooling是一种在 Graph...
pooling = global_max_pool(x, batch=torch.tensor([0, 0, 0, 0, 1, 1])) ``` 在这里,我们使用了global_max_pool函数进行邻居汇聚,您可以使用global_max_pool、global_median_pool、global_add_pool、global_mean_pool等函数。该函数把节点$\{0,1,2,3\}$汇聚为了一个张量,节点$\{4,5\}$也汇聚...
global_add_pool occupied a large amount of time in the model training forward phase.bugnnperformance #10033 openedFeb 15, 2025byalonejxy 1 CutoffDecoder for Graph VAEsfeaturenn #10030 openedFeb 13, 2025bydario-loi ToUndirected strange behaviourbug ...
out_layer(x) return global_mean_pool(x, batch.batch) def create_relational_graph(num_nodes, num_edges, num_node_features, num_edge_types): x = torch.randn(num_nodes, num_node_features) edge_index = torch.randint(0, num_nodes, (2, num_edges)) edge_type = torch.randint(0, num_...
(dataset,batch_size=32,shuffle=True)fordata_batchinloader:data_batch# DataBatch(batch=[1082], edge_index=[2, 4066], x=[1082, 21], y=[32])data_batch.num_graphs# 32# 计算每个子图中所有节点特征的平均值x=scatter(data_batch.x,data_batch.batch,dim=0,reduce='mean')x.size()# torch....
其中,b, a, \beta都是可学习的参数, 通过这种方法我们可以学习到对于我们的数据集来说, 最优的聚集函数(\min, \max, \text{sum},\text{mean} ...). LAF模块架构 使用PyG实现网络 PyG提供 消息传递 的类: classMessagePassing(aggr:Optional[str]="add",flow:str="source_to_target",node_dim:int=-...
() for pool in self.pools: pool.reset_parameters() self.lin1.reset_parameters() self.lin2.reset_parameters() def forward(self, data): x, edge_index, batch = data.x, data.edge_index, data.batch x = F.relu(self.conv1(x, edge_index)) xs = [global_mean_pool(x, batch)] for ...