KNNGraph(k=6), transform=T.RandomJitter(0.01)) dataset[0] >>> Data(edge_index=[2, 15108], pos=[2518, 3], y=[2518]) 3 GCN实现 3.1 谱方法GCN实现(Cora引文节点分类例子) 3.1.1 加载数据。 from torch_geometric.datasets import Plan
在这篇文章中,我将教你如何使用 PyTorch 实现 GCN(Graph Convolutional Network) KNN(K-Nearest Neighbors)模型。GCN 是一种用于图数据的半监督学习方法,它能够对节点进行分类和属性预测。KNN 则是一种无监督学习方法,用于寻找样本之间的相似性。通过结合这两种方法,我们可以进一步提升 GCN 的性能。 准备工作 在开始...
def forward(self, x, batch=None): # 每次都会重新计算KNN近邻图,调用torch_cluster库函数 edge_index = knn_graph(x, self.k, batch, loop=False, flow=self.flow) # 调用父类的forward函数 return super(DynamicEdgeConv, self).forward(x, edge_index) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
import torch_geometric.transforms as T from torch_geometric.datasets import ShapeNet dataset = ShapeNet(root='/tmp/ShapeNet', categories=['Airplane'], pre_transform=T.KNNGraph(k=6)) # dataset[0]: Data(edge_index=[2, 15108], pos=[2518, 3], y=[2518]) 还可以通过transform在一定范围内随...
importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch_sparseimportSparseTensorfromtorch_clusterimportknn 定义图神经网络层: 你可以定义一个自定义的图神经网络层,该层将接收节点特征、邻接矩阵和图的标签(如果有的话),并输出更新后的节点特征。 classGraphNeuralNetworkLayer(nn.Module):def__init__(self, in_channels, out_cha...
pre_transform=T.KNNGraph(k=6))# dataset[0]: Data(edge_index=[2, 15108], pos=[2518, 3], y=[2518]) 还可以通过transform在一定范围内随机平移每个点,增加坐标上的扰动,做数据增强: importtorch_geometric.transformsasTfromtorch_geometric.datasetsimportShapeNet ...
可以发现,虽然还没有做任何特征提取的工作,但 MNIST 的数据已经呈现出聚类的效果,相同数字之间距离更近一些(有没有想到 KNN 分类器)。我们还可以点击左下方的T-SNE,用 t-SNE 的方法进行可视化。add_embedding方法需要注意的几点: mat是二维 MxN,metadata是一维 N,label_img是四维 NxCxHxW!
使用KNN进行分类和回归 一般情况下k-Nearest Neighbor (KNN)都是用来解决分类的问题,其实KNN是一种可以应用于数据分类和预测的简单算法,本文中我们将它与简单的线性回归进行比较。...对于每个测试实例,使用邻域来估计响应变量的值。估计可以使用最多k个邻域来进行,超参数控制算法的学习方式;它们不是根据训练数据估计出...
kNN-Graph Computes graph edges to the nearestkpoints. Args: x(Tensor): Node feature matrix of shape[N, F]. k(int): The number of neighbors. batch(LongTensor, optional): Batch vector of shape[N], which assigns each node to a specific example.batchneeds to be sorted. (default:None) ...
SSG 或 SSR 技术。而我的站点则使用了 NextJS 的 SSR 技术。在渲染端预渲染页面时首先会调用 Axios 实例去请求接口。但是有一个问题。在渲染端请求的头部永远是渲染端本身的 User-Agent 和 IP，并不能获取到用户本身的元数据。显然这并不是我们先要期望得到的结果。当然这个情况只发生在首次访问。