本文主要是介绍类的参数传递，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
非计算机科班出身果然好多基础的需要补，但是我感觉，愿意学，总归是可以学会的。
self.gc1 = tg.nn.TransformerConv(params.feat_hidden2, params.gcn_hidden1,heads=1,dropout=params.p_drop)def encode(self, x, adj,training):# x, edge_index = data.x, data.edge_index基因表达矩阵adata.X# edge_index=adj 邻接矩阵 adj 通常以 edge_index 的形式传递给 TransformerConv 层#邻接矩阵 A用于定义图中的节点连接关系。在 TransformerConv 中，这一关系用于确定哪些节点对应该参与注意力计算#邻接矩阵中的非零元素 节点i和节点j之间有边#feat_x = self.encoder(x)#input_dim, params.feat_hidden1hidden1 = self.gc1(feat_x, adj)#聚合节点信息x = F.relu(hidden1)其实一开始是不懂的，以为
hidden1 = self.gc1(feat_x, adj)里面的参数feat_x, adj传到类tg.nn.TransformerConv()里面去就可以了，其实这样不对。查阅了参考的资料才发现自己错了。主要参考的这篇【Python】函数和类的参数传递_python函数参数怎么传入类-CSDN博客
类TransformerConv中的参数是这些。
但是是找不到feat_x和adj传递的位置的。再仔细看下应该这样分析，
所以说self.gc1 = tg.nn.TransformerConv(params.feat_hidden2, params.gcn_hidden1,heads=1,dropout=params.p_drop)#输入和输出 里面的参数params.feat_hidden2, params.gcn_hidden1是传递给in_channels和out_channels的。然后hidden1 = self.gc1(feat_x, adj)中feat_x是传递forward中的给x然后adj传递给edge_index。
在这里：
params.feat_hidden2将作为in_channels的值传递给TransformerConv类的构造函数。这决定了输入特征的维度或者是元组(in_channels[0], in_channels[1])中的第一个值。params.gcn_hidden1将作为out_channels的值传递给TransformerConv类的构造函数。这决定了输出特征的维度。
调用 TransformerConv 实例
在这里：
feat_x将作为x参数传递给forward方法。feat_x通常是节点特征矩阵或者节点对的特征，具体取决于forward方法的实现和使用场景。adj将作为edge_index参数传递给forward方法。adj通常是图的边索引或者邻接矩阵，用于定义节点之间的连接关系。
因此，整个过程中的参数传递如下：
- 实例化时，
params.feat_hidden2和params.gcn_hidden1确定了输入和输出的特征维度。 - 调用实例时，
feat_x被传递给x，而adj被传递给edge_index。
这篇关于类的参数传递的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
