1.torch-scatter 2.torch-sparse 3.torch-cluster 4.torch-spline-conv 5.torch-geometric 其中1-4的步骤是利用离线的安装包在本地进行安装,命令为 pip install +本地的路径+文件名称,最后一个安装包是利用镜像源下载,命令为 pip install torch-geometric +镜像源;到此本次的安装就全部结束。 Ps: 1. 镜像源...
将GCNConv(或其他torch_geometric.nn子类)内部的propagate()函数的输入参数拼接、转换成了一个NamedTuple类 将forward()方法中的所有Union类型的参数(代表输入可以是多种可选的参数类型)增加一个@torch.jit._overload_method的装饰器,使得以下多入参类型的forward操作能够转换为jittable()对象: from typing import Uni...
torch_geometric.nn.inits源码 def uniform(size, tensor): if tensor is not None: bound = 1.0 / math.sqrt(size) tensor.data.uniform_(-bound, bound) def kaiming_uniform(tensor, fan, a): if tensor is not None: bound = math.sqrt(6 / ((1 + a**2) * fan)) tensor.data.uniform_(-...
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...
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) ...
Python torch_geometric.nn模块代码示例 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...
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，...
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_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...
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