3 GCN理解 4 Pytorch 代码 5 torch_geometric 框架简洁代码 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) 5.3 数据预处理 参考资料 导航栏 前言 没有idea,那就加个Attention吧,如有Attention已经用过了,那就再加个gnn吧 1 图的基本概念 1.1 图的定义:用顶点和边建立相应关系的拓扑图。
fromtorch_geometric.data import Data,DataLoader from torch_geometric.nn import GCNConv from torch_scatter import scatter_max class SmallNet(torch.nn.Module): def __init__(self): super(SmallNet, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(2, 4) self.linear1 = torch.nn.Linear(4,3) def f...
如果你已经安装了torch_geometric但仍然无法导入GCNConv,可能是因为你的Python环境或库版本不兼容。请确保你的PyTorch版本与torch_geometric版本兼容。你可以查看torch_geometric的官方文档或GitHub页面来获取兼容性信息。 进一步帮助和资源: 如果以上步骤都无法解决问题,你可以尝试以下进一步的操作: 检查你的Python环境是否正确...
1.3 架构 LAGCN:对于 GCN,本文只在第一层图卷积层上做了小的更改: 权值矩阵 W 中的上标与下标分别表示层数和参数的序号, 与 的第二维度之和等于 的第二维度。对于 GraphSAGE 以及 GCNII,它们与 GCN 有相似的架构,故本文对其有相同的修改策略。 LAGAT:类似地,LAGAT 的第一层可表示为: 其中α 为注意力系...
from torch_geometric.nn import GCNConv, Sequential 以上代码会导入PyTorch和torch-geometric中的一些基础模块,然后通过打印输出模块的名称来验证安装是否成功。如果看到“”和“”等输出信息,则说明安装成功。至此,你已经成功在conda环境中安装了torch-geometric库,并可以使用它来构建和训练图神经网络模型了。相关...
因为需要跑一些别人的GCN的任务,所以就要安装相关的包; 首先要注意cuda版本和pytorch中的对应关系,必须严格对应,比如我的机器上,cuda版本是10.1; pytorch的cuda版本也是10.1,之前其实是10.2,又重装了一遍; pytorch版本是1.4; python版本是3.6;然后在这个网页上 ...
需要用到GNN的小伙伴一定会需要用到torch_geometric包，这样会极大减轻我们工作量，一个GCNConv只需一行代码就能轻松调用，下面详细介绍torch_geometric包的安装过程。1.环境+版本检查 首先检查自己使用的虚拟环境是哪一个，确保我们可以能正常的将这个包装到虚拟环境中正常调用。我的虚拟环境是Pytorch，如图1...
首先在官网上,根据cuda和torch查看对应的html网址。old torch版本。其次,分别安装以下包。 .conda/envs/gmne_dgl/bin/pip install --no-index torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html .conda/envs/gmne_dgl/bin/pip install --no-index torch-sparse -f https://...
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, _ = add_self_loops(edge_index, num_nodes=x.size(0))...
When we inputxandedge_index, see how it works in GCNConv Firstly, see how it works through the equation: MESSAGE(xi, xj, eij): the embedding vector (or call message) to get from each pair of nodes and edge. The method to get could be various. ...