conv = GCNConv(1, 2) # emb(in), emb(out) x = conv(x, edge_index) Here we let in_channels = 1 & out_channels= 2, so we increase the dim from 1 to 2. When we inputxandedge_index, see how it works in GCNConv Firstly, see how it works through the equation: MESSAGE(xi, ...
你好!我是Comate,很高兴能帮助你解答关于torch_geometric.nn模块中GCNConv类的导入问题。 模块和类名分析: 你尝试从torch_geometric.nn模块中导入一个名为gcnconv的类。 模块名检查: torch_geometric.nn是torch_geometric库中的一个子模块,专门用于图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)的层构建。这个模块名是...
由于torch_geometric.GCNCov内部可以不使用完整的邻接矩阵(即整个图结构)来执行卷积操作,而是输入边的集合来进行卷积,而不是以矩阵的形式进行卷积:D^(-0.5)AD^(-0.5)W,具体可参考论文SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITHGRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS。记边的集合为edge_index,edge_index.shape=[2,E], E是边的数量。
将上面例子中的torch.nn.Linear替换成torch_geometric.nn.GCNConv,我们就可以得到一个GCN图神经网络,如下方代码所示: from torch_geometric.nn import GCNConv class GCN(torch.nn.Module): def __init__(self, hidden_channels): super(GCN, self).__init__() torch.manual_seed(12345) self.conv1 = GCN...
GCN进行节点分类 接下来，我们将对GCN进行训练并将其性能与MLP进行比较。这里使用的是一个非常简单的模型，有两个图卷积层和它们之间的ReLU激活。此设置与论文原文相同(公式9)。from torch_geometric.nn import GCNConvimport torch.nn.functional as Fclass GCN(torch.nn.Module): def __init__(self): ...
需要用到GNN的小伙伴一定会需要用到torch_geometric包，这样会极大减轻我们工作量，一个GCNConv只需一行代码就能轻松调用，下面详细介绍torch_geometric包的安装过程。1.环境+版本检查 首先检查自己使用的虚拟环境是哪一个，确保我们可以能正常的将这个包装到虚拟环境中正常调用。我的虚拟环境是Pytorch，如图1...
步骤3:安装torch-geometric库一旦PyTorch和驱动程序安装完成,就可以开始安装torch-geometric库了。运行以下命令进行安装: pip install torch-geometric 步骤4:测试代码最后,为了验证安装是否成功,你可以运行以下Python代码来测试torch-geometric库是否可以正常工作: import torch from torch_geometric.nn import GCNConv, Seque...
torch_geometric安装 因为需要跑一些别人的GCN的任务,所以就要安装相关的包; 首先要注意cuda版本和pytorch中的对应关系,必须严格对应,比如我的机器上,cuda版本是10.1; pytorch的cuda版本也是10.1,之前其实是10.2,又重装了一遍; pytorch版本是1.4; python版本是3.6;然后在这个网页上...
📚 Installation Environment OS:ubuntu 16.04 Python version:3.9 PyTorch version:1.10 CUDA/cuDNN version:10.2 GCC version: How did you try to install PyTorch Geometric and its extensions (wheel, source): Any other relevant information: Chec...
3 GCN理解 4 Pytorch 代码 5 torch_geometric 框架简洁代码 5.2 头文件(21年9月建议使用python3.6版本,3.8,3.9目前不支持框架) 5.3 数据预处理 参考资料 导航栏 前言 没有idea,那就加个Attention吧,如有Attention已经用过了,那就再加个gnn吧 1 图的基本概念 1.1 图的定义:用顶点和边建立相应关系的拓扑图。