Graph Isomorphism Network（图同构网络）的PyTorch实现

最新推荐文章于 2024-09-12 00:03:20 发布
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文章标签： 网络 pytorch 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KsClang/article/details/133038733
本文介绍了使用PyTorch实现图同构网络（GIN）的详细过程，包括图卷积层的定义、模型结构、训练与测试函数的编写。通过实例展示了如何在图数据上进行有监督学习。

Graph Isomorphism Network（图同构网络，简称GIN）是一种用于图表示学习的神经网络模型。它通过对图结构进行特征聚合和更新，实现对图输入数据的有监督学习。在本文中，我们将使用PyTorch框架来实现GIN模型，并展示如何在图数据上进行训练和推理。

首先，我们需要导入所需的Python库和PyTorch模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

接下来，我们定义GIN模型的主要组件，包括图卷积层（Graph Convolutional Layer）和GIN模型本身。

class GraphConvLayer
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麻烦助教晚点修改我的作业哈，还有一些学习笔记内容没有整理完想再补充点，谢谢谢谢~ 本次作业 请画出下方图片中的6号、3号和5号节点的从1层到3层到WL子树。 - 解答： 6号 3号 5号 参考资料： Datawhale组队学习【图神经网络】 ...
Graph Isomorphism Network
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图卷积网络中的GCN和GIN学习
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