图卷积网络进行骨骼识别代码_PyG训练图卷积网络GCN的代码参考

这里提供一个使用 PyG 训练 GCN 进行骨骼识别的代码参考：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
from torch_geometric.datasets import HumanProteinAtlas

# 加载数据集
dataset = HumanProteinAtlas()
data = dataset[0]

# 构建模型
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features, 16)
        self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)

    def forward(self):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index

        # 第一层图卷积
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = F.relu(x)
        x = F.dropout(x, training=self.training)

        # 第二层图卷积
        x = self.conv2(x, edge_index)

        return F.log_softmax(x, dim=1)

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = Net().to(device)
data = data.to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)

# 训练模型
model.train()
for epoch in range(200):
    optimizer.zero_grad()
    out = model(data.x, data.edge_index)
    loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 测试模型
model.eval()
_, pred = model(data.x, data.edge_index).max(dim=1)
correct = float(pred[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]).sum().item())
acc = correct / data.test_mask.sum().item()
print('Accuracy: {:.4f}'.format(acc))

这个示例代码使用 HumanProteinAtlas 数据集进行训练，使用了两层 GCNConv。在训练过程中，使用了 Adam 优化器和交叉熵损失函数。在测试过程中，使用了准确率作为评估指标。