nn import GCNConv 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) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, ...
GCNConv(input_dim, hidden_dim) else: #网络分类 return pyg_nn.GINConv(nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim))) def forward(self, data): x, edge_index, batch = data.x, data.edge_index, data.batch if data.num_node_...
def forward(self, x, edge_index, edge_weight): ''' (x, GCN) ''' lst = list() lst.append(x) x = self.relu(self.conv1(x, edge_index, edge_weight)) #根据数据集确定有没有edge_weight x = F.dropout(x, training=self.training) lst.append(x) x = torch.cat(lst, dim=1) # p...
super(GCNConv, self).__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 has shape [2, E] # Step 1: Add self-loops to the adjacency matr...
简介:该代码示例使用PyTorch和`torch_geometric`库实现了一个简单的图卷积网络(GCN)模型,处理Cora数据集。模型包含两层GCNConv,每层后跟ReLU激活和dropout。模型在训练集上进行200轮训练,使用Adam优化器和交叉熵损失函数。最后,计算并打印测试集的准确性。
PyG通过GCNConv来实现这一次层，GCNConv的输入为节点特征表达x和COO图连接性表达edge_index。与常规的PyTorch神经网络结构相似，可以通过定义一个torch.nn.Module类来构建我们的第一个图神经网络：输出结果：在这里，我们首先在__init__里初始化构建模块，并在forward里定义计算流程。我们首先定义并堆积3图...
我们将使用基准测试库的架构,该架构是基于 Kipf 和 Welling 在其 2016 年论文中描述的图卷积层(PyTorch Geometric 中的 GCNConv 和 DGL 中的 GraphConv)。 PyTorch Geometric 的图形层使用的 API 与 PyTorch 的非常相似,但将使用 PyTorch Geometric Batch 类的 edge_index 中的图形边作为输入。库中的批次将一个...
我们将使用基准测试库的架构,该架构是基于 Kipf 和 Welling 在其 2016 年论文中描述的图卷积层(PyTorch Geometric 中的 GCNConv 和 DGL 中的 GraphConv)。 PyTorch Geometric 的图形层使用的 API 与 PyTorch 的非常相似,但将使用 PyTorch Geometric Batch 类的 edge_index 中的图形边作为输入。库中的批次将一个...
self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features,4)# 只需定义好输入特征和输出特征即可self.conv2 = GCNConv(4,4) self.conv3 = GCNConv(4,2) self.classifier = Linear(2, dataset.num_classes)defforward(self, x, edge_index): h = self.conv1(x, edge_index)# 输入特征与邻接矩阵(注意格式,上面...
x = conv(x, edge_index) x = F.relu(x)returnF.log_softmax(x, dim=1) AI代码助手复制代码 在上述代码中,我们实现了基于GraphConv的模型的各个卷积层,并使用GCNConv将邻接矩阵和特征矩阵作为输入进行特征提取。最后结合全连接层输出一个维度为类别数的向量,并通过softmax函数来计算损失。