图神经网络DGL框架,graph classification,多个且不同维度的node feature 训练

本文主要是介绍图神经网络DGL框架,graph classification,多个且不同维度的node feature 训练,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!

node feature 维度不同

我现在有许多不同的图要加入训练,每个图的节点特征维度不同,第一张图n_weight特征有10条数据,第二张图n_weight特征有15条数据,但是训练的时候,需要维度都对其,所以直接做0 padding ,把小于15条数据的全部后面填充0,再加入训练

多个node features

我的节点有n_weight和n_community两个特征,都要加入训练
forward 程序中,cat n_weight和n_community两个特征,如果有很多个特征,写循环

class GraphClassifier(nn.Module):def __init__(self, in_dim, hidden_dim, n_classes):super(GraphClassifier, self).__init__()self.conv1 = GraphConv(in_dim, hidden_dim)self.conv2 = GraphConv(hidden_dim, hidden_dim)# flatten into linear so we can crossentropy/ softmax it.self.classify = nn.Linear(hidden_dim, n_classes)def forward(self, g):# run the weight feature through the netw = g.ndata['n_weight']w = F.relu(self.conv1(g, w))w = F.relu(self.conv2(g, w))g.ndata['n_weight'] = w# run the community feature through the netc = g.ndata['n_community']c = F.relu(self.conv1(g, c))c = F.relu(self.conv1(g, c))g.ndata['n_community'] = c# combine both features into one tensorwc = torch.cat((w, c), 1)return self.classify(wc)

这篇关于图神经网络DGL框架,graph classification,多个且不同维度的node feature 训练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!



http://www.chinasem.cn/article/718675

相关文章

2. c#从不同cs的文件调用函数

1.文件目录如下: 2. Program.cs文件的主函数如下 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Threading.Tasks;using System.Windows.Forms;namespace datasAnalysis{internal static

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

uva 10061 How many zero's and how many digits ?(不同进制阶乘末尾几个0)+poj 1401

题意是求在base进制下的 n!的结果有几位数,末尾有几个0。 想起刚开始的时候做的一道10进制下的n阶乘末尾有几个零,以及之前有做过的一道n阶乘的位数。 当时都是在10进制下的。 10进制下的做法是: 1. n阶位数:直接 lg(n!)就是得数的位数。 2. n阶末尾0的个数:由于2 * 5 将会在得数中以0的形式存在,所以计算2或者计算5,由于因子中出现5必然出现2,所以直接一

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

cross-plateform 跨平台应用程序-03-如果只选择一个框架,应该选择哪一个?

跨平台系列 cross-plateform 跨平台应用程序-01-概览 cross-plateform 跨平台应用程序-02-有哪些主流技术栈? cross-plateform 跨平台应用程序-03-如果只选择一个框架,应该选择哪一个? cross-plateform 跨平台应用程序-04-React Native 介绍 cross-plateform 跨平台应用程序-05-Flutte

Node.js学习记录(二)

目录 一、express 1、初识express 2、安装express 3、创建并启动web服务器 4、监听 GET&POST 请求、响应内容给客户端 5、获取URL中携带的查询参数 6、获取URL中动态参数 7、静态资源托管 二、工具nodemon 三、express路由 1、express中路由 2、路由的匹配 3、路由模块化 4、路由模块添加前缀 四、中间件

Spring框架5 - 容器的扩展功能 (ApplicationContext)

private static ApplicationContext applicationContext;static {applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("bean.xml");} BeanFactory的功能扩展类ApplicationContext进行深度的分析。ApplicationConext与 BeanF

数据治理框架-ISO数据治理标准

引言 "数据治理"并不是一个新的概念,国内外有很多组织专注于数据治理理论和实践的研究。目前国际上,主要的数据治理框架有ISO数据治理标准、GDI数据治理框架、DAMA数据治理管理框架等。 ISO数据治理标准 改标准阐述了数据治理的标准、基本原则和数据治理模型,是一套完整的数据治理方法论。 ISO/IEC 38505标准的数据治理方法论的核心内容如下: 数据治理的目标:促进组织高效、合理地

MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型,仅需一张RTX3090显卡,训练一天时间,已开源

项目主页:https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码:https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA,被ACM MM2024接收,只拥有47.8M的可训练参数,在一张RTX

Node Linux相关安装

下载经编译好的文件cd /optwget https://nodejs.org/dist/v10.15.3/node-v10.15.3-linux-x64.tar.gztar -xvf node-v10.15.3-linux-x64.tar.gzln -s /opt/node-v10.15.3-linux-x64/bin/npm /usr/local/bin/ln -s /opt/nod