本文介绍了如何利用PyTorch和PyG库中的EdgePool进行图分类任务。首先，确保安装PyTorch和PyG，接着导入所需库并使用TUDataset作为数据集。模型包含图卷积网络与EdgePooling操作，以减少图的规模，再通过全连接层进行分类。训练和测试函数分别用于模型优化和性能评估。在主函数中，模型经过训练周期后保存，EdgePool有助于提升图分类效果。
在图神经网络中，图分类是一个重要的任务，旨在将整个图形分为不同的类别。EdgePool是一种图池化操作，通过删除图中的边来减小图的规模。本文将介绍如何使用PyTorch和PyG（PyTorch Geometric）库实现EdgePool来进行图分类任务。
首先，我们需要安装所需的库。确保已经安装了PyTorch和PyG。可以使用以下命令安装PyG：
pip install torch
pip install torch_geometric
接下来，我们导入所需的库和模块：
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.datasets import TUDataset
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
