from torch_geometric.nn import node2vec from torch_geometric.data import Data ``` 2.创建一个简单的图数据集: ```python #创建一个包含3个节点和3条边的图 edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1], [1, 0, 2], [1, 2, 0]], dtype=torch.long) #创建一个图数据对象 graph_data = Data...
import torch import numpy as np import scipy.sparse as sp import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import GCNConv,GATConv,SAGEConv from torch_geometric.datasets import Planetoid def encode_onehot(labels): # 把标签转换成onehot classes = set(labels) classes_dict = {c: np.iden...
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。
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...
import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torchvision from torchvision import transforms 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 数据准备 # 对数据做归一化 (-1, 1)
定义了要使用的聚合方案("add", "mean" 或者"max")和消息传播方向(是 "source_to_target" 还是"target_to_source")。 传播消息 torch_geometric.nn.MessagePassing.propagate(edge_index, size=None, **kwargs) 初始化时调用这个函数开始传播消息。输入边的索引和所有其他的用于构造消息和更新节点嵌入的数据。
完成安装后,你可以使用以下Python代码来验证torch-geometric是否安装成功并兼容: python import torch from torch_geometric.data import Data from torch_geometric.nn import GCNConv print('PyTorch Geometric installed and imported successfully') 如果没有报错,说明torch-geometric安装成功并与当前的PyTorch版本兼容。
import torch from torch_geometric.nn import nearest x = torch.tensor([[-1.0, -1.0], [-1.0, 1.0], [1.0, -1.0], [1.0, 1.0]]) y = torch.tensor([[-1.0, 0.0], [1.0, 0.0]]) cluster = nearest(x, y) print(cluster, cluster.shape) ...
就是:model.eval()时,BN层会停止计算和更新mean和var,使用在训练阶段mean和var值,所以BN层还是启用了的。 参考链接:关于model.eval() 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: ...
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) import torch import numpy as np import scipy.sparse as sp import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import GCNConv,GATConv,SAGEConv from torch_geometric.datasets import Planetoid download.pytorch.org/wh 如果安装不成功...