def attention_sublayers(self, feats, embedding_layers, latent): feats = feats.view((feats.size(0), self.k, -1)) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = feats + latent.unsqueeze(1) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = embedding_layers(feats).squeeze(-1) p = F.softmax(feats, dim=1) return p def forward(self, x): conv2_2 = self.conv2_2(x) conv3_4 = self.conv3_4(conv2_2) conv4_4 = self.conv4_4(conv3_4) conv5_4 = self.conv5_4(conv4_4) x = F.relu(self.fc4(self.fc_layers(self.tail_layer(conv5_4).view(-1, 25088)))) attr = self.bn1(x[:, :self.k]) latent = self.bn2(x[:, self.k:]) feats_0 = self.extract_0(conv2_2) feats_1 = self.extract_1(conv3_4) feats_2 = self.extract_2(conv4_4) feats_3 = self.extract_3(conv5_4) # N x k x 14 x 14 p_0 = self.attention_sublayers(feats_0, self.fc0, latent) p_1 = self.attention_sublayers(feats_1, self.fc1, latent) p_2 = self.attention_sublayers(feats_2, self.fc2, latent) p_3 = self.attention_sublayers(feats_3, self.fc3, latent) # N x k p = p_0 + p_1 + p_2 + p_3

这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数，该模型使用了注意力机制（attention mechanism）来提高其性能。

首先，输入 x 经过几个卷积层和全连接层得到一个特征向量 x，我们可以把这个特征向量分成两部分，一部分用于属性预测，一部分用于潜在特征的计算。

接下来，我们从不同层的卷积特征图中提取出一些特征，然后使用 attention_sublayers 函数来计算每个特征的权重。这里的 attention_sublayers 函数接受一个特征张量 feats，一个嵌入层列表 embedding_layers 和一个潜在特征向量 latent。它将特征张量 feats 调整为一个三维张量，然后加上潜在特征向量 latent，再把它调整回原来的形状。接着，它将调整后的特征张量 feats 传入嵌入层列表 embedding_layers 中，将最后一维压缩掉，得到一个二维张量。最后，它对这个二维张量的第二个维度应用 softmax 函数，得到每个特征的权重。

最后，将所有特征的权重相加，得到一个一维张量 p，它表示每个特征的重要性。

相关问题

class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)

这段代码定义了一个名为 `MemoryEncoding` 的类，它是一个继承自 `nn.Module` 的神经网络模块。

在 `__init__` 方法中，它接受三个参数：`in_feats`（输入特征的大小）、`out_feats`（输出特征的大小）和 `mem_size`（内存大小）。然后，它调用 `super()` 函数来初始化基类 `nn.Module`，并将输入参数保存为类的属性。

接下来，它创建了几个神经网络层：
- `self.linear_coef` 是一个线性层，将输入特征的大小 `in_feats` 转换为权重系数 `mem_size`。这个线性层具有偏置项。
- `self.act` 是一个带有负斜率的泄露线性整流单元（LeakyReLU）激活函数。它用于引入非线性性并提高模型的表达能力。
- `self.linear_w` 是另一个线性层，将权重系数 `mem_size` 转换为权重 `out_feats * in_feats`。这个线性层没有偏置项。

这些神经网络层将在模块的前向传播过程中使用，用于对输入数据进行编码和生成权重。

class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats, num_layers, activation): super(GraphSAGE, self).__init__() self.num_layers = num_layers self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean') self.convs = nn.ModuleList() for i in range(num_layers - 2): self.convs.append(SAGEConv(hidden_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean')) self.conv_last = SAGEConv(hidden_feats, out_feats, aggregator_type='mean') self.activation = activation def forward(self, blocks, x): h = x for i, block in enumerate(blocks): h_dst = h[:block.number_of_dst_nodes()] h = self.convs[i](block, (h, h_dst)) if i != self.num_layers - 2: h = self.activation(h) h = self.conv_last(blocks[-1], (h, h_dst)) return h改写一下，让它适用于异质图

class GraphSAGE(nn.Module):
def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats, num_layers, activation):
super(GraphSAGE, self).__init__()
self.num_layers = num_layers
self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean')
self.convs = nn.ModuleList()
for i in range(num_layers - 2):
self.convs.append(SAGEConv(hidden_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean'))
self.conv_last = SAGEConv(hidden_feats, out_feats, aggregator_type='mean')
self.activation = activation

def forward(self, blocks, x_dict):
h = {k: v for k, v in x_dict.items()}
for i, block in enumerate(blocks):
edge_type = block.edata['type']
h_dst = h[str(edge_type)][block.dstdata[dgl.NID]]
h = self.convs[i](block, (h, h_dst))
if i != self.num_layers - 2:
h = self.activation(h)
h_dst = h[str(edge_type)][blocks[-1].dstdata[dgl.NID]]
h = self.conv_last(blocks[-1], (h, h_dst))
return h