import torch_geometric.transforms as T from torch import Tensor from torch.optim import Optimizer from torch_geometric.data import Data fromtorch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.nn import GCNConv from torch_geometric.utils import accuracy from typing_extensions import Literal, Typ...
pip install torch_spline_conv-1.2.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl 第五步安装torch_geometric。如果开着梯子需要把梯子关掉!这一步也可以指定torch_geometric的版本安装,如pip install torch_geometric==2.0.4 -ihttps://pypi.doubanio.com/simple。也可用其他镜像源。 pip install torch_geometric==2.0.4 -i ...
import torch_geometric except ImportError: # If PyTorch Geometric is not installed, install it. %pip install -q torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu101.html %pip install -q torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu101.html %pip insta...
from torch_geometric.nn import GCNConv class GCN(torch.nn.Module): def __init__(self, node_features, input_size, output_size): super(GCN, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(node_features, input_size) self.MLP = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(input_size, input_size // ...
在DGL 中,Kipf 和 Welling 图卷积层称为“GraphConv”,而不是 PyTorch Geometric 中使用的“GCNConv”。除此之外,该模型看起来基本相同。 请注意,我们不是传递批处理作为输入,而是传递 g(DGL 图对象)和节点特征。 在设置训练循环时,也大致相同,但要特别注意传递给模型的内容。
正如我们所见,GATConv 层在相同类别的节点上产生了相同的聚类结果。 我们可以通过添加第二个验证数据集来减少过拟合,并通过尝试来自 pytoch_geometric 的各种 GCN 层来提高模型性能。 GNN 常见问题 图神经网络(GNN)用于什么? 图神经网络直接应用于图数据集,您可以训练它们以预测节点、边缘和与图相关的任务。它用于...
用于对 DGL 和 PyTorch Geometric 进行基准测试的图卷积网络图 在代码中,我们的模型是通过继承 PyTorch 的 torch.nn.Module 模型类构建的。 复制 importtimeimport numpyasnp import torch import torch.nnasnn import torch_geometricfromtorch_geometric.nnimport GCNConvfromtorch_geometric.datasetsimport PPIfromtorch...
from torch_geometric.nn import GCNConv from torch_geometric.utils import accuracy from typing_extensions import Literal, TypedDict Cora 数据集 Cora 数据集包含 2708 篇科学出版物,分为七类之一。 引用的网络由 5429 个链接组成。 数据集中的每个出版物都由一个 0/1 值的词向量描述,该向量表示字典中对应...
使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例 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。
conv2(x, edge_index) return x print("Graph Convolutional Network (GCN):") GCN(dataset.num_node_features, dataset.num_classes) 如果查看了 PyTorch Geometric 文档中的实现,甚至是 Thomas Kipf 在该框架中的实现,就会发现有一些不一致的地方(例如有两个 dropout 层)。实际上这是因为这两个都不完全与 ...