from torch_geometric.utils import add_self_loops, degree class GCNConv(MessagePassing): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(GCNConv, self).__init__(aggr='add') self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels) def forward(self, x, edge_index): edge_index, _...
torch_geometric.utils共有3個方法/函數/屬性,點擊鏈接查看相應的源代碼示例。 1.torch_geometric.utils.add_self_loops(),11個項目使用 2.torch_geometric.utils.remove_self_loops(),10個項目使用 3.torch_geometric.utils.softmax(),5個項目使用 注:本文中的示例由純淨天空整理自Github/MSDocs等開源代碼及文檔...
而这两种操作,自己去实现都会稍微有点点困难,在PyG 当中都已经有预先设定的好的函数可以进行处理: 3.4.1 add self loop 我们还是以如下这个图为例进行演示: 可以看到,add_self_loops 会在原先的edge_index 的后面添加 0->0 , 1->1 , 2->2 的连接 3.4.2 knn 在torch_geometric 的依赖库 torch_cluster ...
torch_geometric.utils共有3个方法/函数/属性,点击链接查看相应的源代码示例。 1.torch_geometric.utils.add_self_loops(),11个项目使用 2.torch_geometric.utils.remove_self_loops(),10个项目使用 3.torch_geometric.utils.softmax(),5个项目使用 注:本文中的示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档...
"""Returns :obj:`True` if the graph contains self-loops.""" return any([store.has_self_loops() for store in self.edge_stores])def is_undirected(self) -> bool: r"""Returns :obj:`True` if graph edges are undirected.""" return all([store.is_undirected() for store in self.edge_...
'add_self_loops': <function add_self_loops at 0x7f6deb483b00>, 'is_torch_sparse_tensor': <function is_torch_sparse_tensor at 0x7f6deb492ac0>, 'remove_self_loops': <function remove_self_loops at 0x7f6deb493560>, 'softmax': <function softmax at 0x7f6deb490e00>, 'set_sparse_val...
from torch_geometric.utils import add_self_loops, degree class GCNConv(MessagePassing): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(GCNConv, self).__init__(aggr='add') self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels) ...
2. Add self-loops to the adjacency matrix (A' = A + I) def add_self_loops(edge_index,num_nodes=None): loop_index = torch.arange(0, num_nodes, dtype=torch.long, device=edge_index.device) loop_index = loop_index.unsqueeze(0).repeat(2, 1) ...
[2,边数] :return: """ # 添加节点到自身的环 # 因为节点最后面汇聚相邻节点信息时包含自身 # add_self_loops会在edge_index边的连接信息表中, # 添加形如[i,i]这样的信息 # 表示一个节点到自身的环 # 函数返回[边的连接信息,边上的属性信息] edge_index, _ = add_self_loops(edge_index, num_...
super(GCNConv, self).__init__(aggr='add') self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels) def forward(self, x, edge_index): edge_index, _ = add_self_loops(edge_index,num_nodes=x.size(0)) x = self.lin(x) return self.propagate(edge_index, size=(x.size(0), x.size(...