PyTorch实现图卷积（GraphConv）

最新推荐文章于 2024-05-08 11:49:17 发布
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本文介绍了如何使用PyTorch实现图卷积网络（GCN），包括安装依赖、定义图卷积操作、构建多层GCN模型，以及训练和推断流程。通过实例代码展示了图数据的处理和模型的应用。

图卷积神经网络（Graph Convolutional Network，简称GCN）是一种用于处理图数据的深度学习模型。它通过在图结构中进行卷积操作，能够学习节点之间的关系和节点特征的表示。在本文中，我将详细介绍如何使用PyTorch实现图卷积网络。

首先，我们需要安装PyTorch和其他必要的依赖项。你可以使用以下命令安装PyTorch：

pip install torch

接下来，我们将从头开始实现图卷积网络。首先，我们需要导入所需的库：

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

接下来，我们定义一个GraphConv类，它将实现图卷积操作：

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GCNII:“简单和深图卷积网络”的PyTorch实现
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简单和深图卷积网络 该存储库包含“简单和深度图卷积网络”的PyTorch实现。（ ） 依存关系 CUDA 10.1 python 3.6.9 pytorch 1.3.1 网络x 2.1 scikit学习 数据集 data文件夹包含来自三个基准数据集（Cora，Citeseer，Pubmed），而newdata文件夹包含四个数据集（Chameleon，Cornell，德克萨斯州，威斯康星州）。 我们使用与相同的半监督设置，并使用与Geom-GCN相同的全监督设置。 可以从下载PPI。 结果 测试精度总结如下。 数据集 深度 公制 数据集 深度 公制 科拉 64 85.5 湛 8 62.48 引用 32 73.4 玉米 16 76.49 客栈 16 80.3 德州 32 77.84 科拉（满） 64 88.49 威士 16 81.57 引用（完整
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