torch_geometric.nn共有5个方法/函数/属性,点击链接查看相应的源代码示例。 1.torch_geometric.nn.GCNConv(),15个项目使用 2.torch_geometric.nn.MessagePassing(),6个项目使用 3.torch_geometric.nn.global_add_pool(),5个项目使用 4.torch_geometric.nn.GATConv(),5个项目使用 5.torch_geometric.nn.Set2S...
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torch_geometric.nn 中池化和全局池化的区别 5 不同之处在于池化的执行方式。 全局池化为您提供了一个超级节点,其中包含整个图中的聚合特征。 另一方面,本地池操作创建集群并聚合其中的节点。 在本地池化中,您可以找到例如 Top-K 池化算法、SAGPool 等。它们都有名为“ratio”的参数,可让您指定应删除多少个节点...
开发者ID:rusty1s,项目名称:pytorch_geometric,代码行数:24,代码来源:test_polar.py 示例6: test_permuted_global_pool ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importallclose[as 别名]deftest_permuted_global_pool():N_1, N_2 =4,6x = torch.randn(N_1 + N_2,...
append(x) concat_states = torch.cat(concat_states, 1) x = global_add_pool(concat_states, batch) x = F.relu(self.lin1(x)) x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training) x = self.lin2(x) if self.regression: return x[:, 0] else: return F.log_softmax(x, dim=-1) ...
在torch_geometric中,node2vec方法是一个用于将图中的节点映射到向量的函数。这个方法基于节点之间的邻接矩阵和节点的度(邻接矩阵的行和)来计算节点向量。node2vec方法可以用于生成节点嵌入,这些嵌入可以用于分类、聚类和其它图分析任务。 以下是使用torch_geometric的node2vec方法的一个示例: 1.首先,需要导入必要的库...
重新安装一切解决了问题，一如既往，工作依赖是torch -> 2.0.0+cpu，torch_gemetric -> 2.3.0，...
Source File: test_glob.py From pytorch_geometric with MIT License 6 votes def test_permuted_global_pool(): N_1, N_2 = 4, 6 x = torch.randn(N_1 + N_2, 4) batch = torch.cat([torch.zeros(N_1), torch.ones(N_2)]).to(torch.long) perm = torch.randperm(N_1 + N_2) px...
我检查了附加的代码。似乎你只把model的参数包含到优化器中。确保你输入了两个模型的权重到优化器中。