首先导入必要的包(torch,torch_geometric,torch.nn等) importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoid#加载数据集所用函数fromtorch_geometric.nnimportGCNConv,SAGEConv,GATConv#GCN,GAT,Graphsage层fromutilsimportset_seed#设置种子函数 GCN层搭建 class GCN_Net(torch.nn.Module)...
而PyTorch Geometric Library (简称 PyG) 是一个基于 PyTorch 的图神经网络库,地址是:https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric。它包含了很多 GNN 相关论文中的方法实现和常用数据集,并且提供了简单易用的接口来生成图,因此对于复现论文来说也是相当方便。用法大多数和 PyTorch 很相近,因此熟悉 PyTorch 的同学...
定义GCN模型 在定义PyG的GCN网络之前,需要定义Convolutional Layer,这个层以邻接矩阵A作为输入,通过权重权值矩阵W来散播消息,并输出一个新特征向量。 importtorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.nnimportGCNConvclassNet(torch.nn.Module):def__init__(self):super(Net, self).__init__() self.conv1 = G...
# Check if PyTorch Geometric is installed: 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.c...
# - https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/issues/852 num_edges = dataset.data.num_edges // 2 train_len = dataset[0].train_mask.sum() val_len = dataset[0].val_mask.sum() test_len = dataset[0].test_mask.sum() other_len = num_nodes - train_len - val_len - test_len...
gcn的pytorch代码 gcn pytorch,Pytorch自带一个PyG的图神经网络库,和构建卷积神经网络类似。不同于卷积神经网络仅需重构__init__()和forward()两个函数,PyTorch必须额外重构propagate()和message()函数。一、环境构建 ①安装torch_geometric包。p
PyG 的Dataset继承自torch.utils.data.Dataset,自带了很多图数据集,我们以TUDataset为例,通过以下代码就可以加载数据集,root参数设置数据下载的位置。通过索引可以访问每一个数据。 from torch_geometric.datasetsimportTUDatasetdataset=TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES') ...
import torch_geometric.transforms as T from torch import Tensor from torch.optim import Optimizer from torch_geometric.data import Data from torch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.nn import GCNConv from torch_geometric.utils import accuracy ...
PyTorch Geometric--PyG入门手册 为什么要区分有向图、无向图? GCN在有向图和无向图 都能进行特征提取, 但是并不是任何的图(数据)拿过来都能用 GCN,一定要选对用法才会有effective
plt.figure(figsize=(12, 4)) plot_history(history, "GCN") 虽然验证损失持续下降了更长的时间,但从第 20 轮开始,验证准确率实际上已经稳定了。 引用 原始论文: Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks :https://arxiv.org/abs/1609.02907 PyG (PyTorch Geometric) 文档:https://pyt...