使用PyTorch和PyG实现SAGPool的图分类

本文介绍了如何使用PyTorch和PyG库实现SAGPool算法解决图分类问题。SAGPool是基于图注意力机制的图池化方法,用于在图数据中选择重要节点进行下采样,提升分类性能。文中详细阐述了模型构建、数据加载、训练和评估过程,展示了如何结合图卷积和SAGPool优化图分类效果。

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图分类是图机器学习领域的一个重要任务,它涉及将图形数据分为不同的预定义类别。在本文中,我们将使用PyTorch和PyG库实现SAGPool算法来解决图分类问题。SAGPool(Set Attention Graph Pooling)是一种基于图注意力机制的图池化算法,它可以在图形数据中自适应地选择重要的节点进行下采样,以减少图的规模并提高分类性能。

首先,我们需要安装必要的库。确保已经安装了PyTorch和PyG。可以使用以下命令安装它们:

pip install torch
pip install torch-geometric

接下来,我们将导入所需的库和模块:

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.nn import</
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