PyG 中提供了多种池化方法,例如Top-K Pooling、SAG Pooling等。这里我们以Global Mean Pooling为例,它会计算所有节点特征的均值作为图的全局表示。 from torch_geometric.nn import global_mean_pool # 定义一个简单的图池化操作 # 假设我们有一个图,节点特...
x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x) #GAP层 prediction = Dense(10, activation='softmax')(x) #输出层 1. 2. 3. 再看看GAP的代码具体实现: @tf_export('keras.layers.GlobalAveragePooling2D', 'keras.layers.GlobalAvgPool2D') class GlobalAveragePooling2D(GlobalPooling2D): """Global average ...
# Python 实现defglobal_avg_pool(input_tensor):filtered_input=input_tensor[~torch.isnan(input_tensor)]# 过滤空值returntorch.mean(filtered_input,dim=(2,3)) 1. 2. 3. 4. # Bash 脚本可用于检查数据有效性#!/bin/bashif[[-z"$1"]];thenecho"请提供输入文件"exit1ficat$1|grep-v"NaN" 1. ...
global_mean_pool(x, batch) x = self.post_mp(x) #使用softmax映射到目标分类分布 return emb, F.log_softmax(x, dim=1) def loss(self, pred, label): #使用交叉熵损失函数 return F.nll_loss(pred, label) 这里是pyg_nn.GCNConv 和pyg_nn.GINConv是消息传递的实例。它们定义了一...
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...
Readout layer x = global_mean_pool(x, batch) # [batch_size, hidden_channels] # 3. Apply a final classifier x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training) x = self.lin(x) return x model = GCN(hidden_channels=64) print(model) 输出结果: GCN( (conv1): GCNConv(7, 64) (...
global_step=epoch/iteration，scalar_value=loss.item()。（2）add_image()，tag是标题，img要求是tensor或者numpy型(i) inference结果的绘制,tag是epoch名称，例如epoch_test; 这里的话globalstep就是图像的排列了；也使用epoch即可，最后有一个dataformats，需要指定为CHW还是HWC，因为Tensor和numpy有不一样的地方...
其中gamma、beta为可学习参数(在pytorch中分别改叫weight和bias),训练时通过反向传播更新;而running_mean、running_var则是在前向时先由X计算出mean和var,再由mean和var以动量momentum来更新running_mean和running_var。所以在训练阶段,running_mean和running_var在每次前向时更新一次;在测试阶段,则通过net.eval()...
0GAP(Global average pooling)层 gap = torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=1) 双线性汇合(bilinear pooling) X = torch.reshape(N, D, H * W) # Assume X has shape N*D*H*W X = torch.bmm(X, torch.transpose(X, 1, 2)) / (H * W) # Bilinear pooling ...
(maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False) (layer1): Sequential( ... (这里省略了ResNet的网络结构) ) (global_pool): SelectAdaptivePool2d (pool_type=avg, flatten=Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)) (fc): ...