num_classes): super(GCN, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(num_node_features, 16) self.conv2 = GCNConv(16, num_classes) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = F.relu(x) x = self.conv2(x, edge_index...
为每个节点xi(k)\mathbf{x}_i^{(k)}xi(k)更新节点表征,即实现γ(k)\gamma^{(k)}γ(k)函数。此方法以 aggregate方法的输出为第一个参数,并接收所有传递给 propagate()方法的参数。 2.2 MessagePassing子类实践 接下来以继承MessagePassing基类的GCNConv类为例,实现一个简单的图...
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 = self.conv1(x, edge_...
在图卷积中,每个节点通过聚合其邻居的信息来更新其状态。这种聚合通常是通过求和、均值、标准差或其它聚合函数来实现的。然后,这些更新后的节点状态被传递到下一层,形成一个深度网络。二、图的表示在图神经网络中,图的表示至关重要。常见的图的表示方法有邻接矩阵和节点特征矩阵。邻接矩阵是一个二维矩阵,其中行表示...
torch.nn.Module):def__init__(self):super(GCN,self).__init__()self.conv1=GCNConv(16,32)# 第一层卷积self.conv2=GCNConv(32,16)# 第二层卷积defforward(self,x,edge_index):x=self.conv1(x,edge_index)x=F.relu(x)# 激活函数x=self.conv2(x,edge_index)returnx# 实例化模型model=GCN(...
安装完成后,你就可以在Python代码中导入该包并使用GCN模型了。下面是一个简单的例子: “`python import torch from torch.nn import Linear from torch_geometric.nn import GCNConv # 构建一个简单的GCN模型 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): ...
GCN是一种图神经网络,它通过在图结构上进行卷积操作,实现对图数据的有效表示和学习。 GCN的数学模型通常包括邻接矩阵的标准化、特征矩阵的线性变换和非线性激活函数等步骤。 安装并导入实现GCN所需的Python库: 我们通常使用PyTorch或TensorFlow作为深度学习框架,这里以PyTorch为例。 还需要安装torch-geometric库,它提供...
表示激活函数。 以下是一个简单的GCN代码示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import networkx as nx from torch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.nn import GCNConv # 加载数据集 dataset = ...
# 6. 图卷积神经网络 - GCN import torch import torch.nn as nn from torch_geometric.nn import GCNConv class GCN(nn.Module): def __init__(self, num_features, num_classes): # 定义 GCN 网络 def forward(self, x, edge_index):
12345)self.conv1=GCNConv(dataset.num_features,4)self.conv2=GCNConv(4,4)self.conv3=GCNConv(4...