.format(epoch + 1, train_loss / batch_size)) (四)使用图卷积实现mnist手写数字分类
在以上代码中,我们加载了一个图分类任务的数据集ENZYMES,并将其存储在dataset对象中。接下来,我们将使用torch_geometric中的train_test_split_edges函数来划分训练测试集。 ```python from torch_geometric.utils import train_test_split_edges #划分训练测试集 train_dataset, test_dataset = train_test_split_edges...
我应用了 GCN 进行图二元分类,我想使用 GNNexplainer 来解释预测。但我不知道如何在我的模型上应用 GNNexplainer。这是我的 GCN 模型代码: class GCNModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(GCNModel, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(input_dim, ...
数据分割标记会被写入到图对象的掩码属性中(参见下图)，而不是图本身。这些掩码用于训练损失计算和模型评估，而图卷积使用整个图数据。节点分类基线模型(MLP)在构建GCN之前，只使用节点特征来训练MLP(多层感知器，即前馈神经网络)来创建一个基线性能。该模型忽略节点连接(或图结构)，并试图仅使用词向量对节点标签进行...
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...
接下来,我们使用train函数对模型进行训练,将训练好的模型传入evaluate函数进行评估。 至此,我们已经完成了使用PyTorch Geometric中的GAT模型进行图结构数据处理的整个过程。通过简单的几步操作,我们可以实现一个基于GAT的节点分类模型,并将其应用于特定的图数据集。