蓝砂石的博客

1.pytorch类型pytorch没有string类型，用one-hot，embedding表示string2.数据类型常用 FloatTensor、IntTensor、ByteTensor3.类型推断torch.randn(2,3) #初始化两行三列的tensora.type() #查看类型type(a) #python自带方法，返回基本数据类型 torch.Tensor,没有额外信息isinstance(a,torch.FloatTensor

1.编写辅助函数用于画图，显示图片。曲线import torchfrom matplotlib import pyplot as pltdef plot_curve(data): fig = plt.figure() plt.plot(range(len(data)),data,color='blue') plt.legend(['value'],loc='upper right') plt.xlabel('step') plt.ylabel('value'

如果图有10个节点，就需要10个维度的one-hot向量缺点：节点多的化向量的长度比较大，one-hot会丢失一些节点的信息Graph Embedding优点，简化节点特征长度，保留了一些节点在图上的信息deepwalk 为了无监督的计算每个节点的embedding，联想到word embedding 它也是无监督计算词的表征，但需要一些语料，图上没有有序的语料，采用随机游走得到图上语料的连续信息https://www.bilibili.com/video/BV1K5411H7EQ?p=5...