我有一个数据集为(7,1358,12,307,2)的交通流数据集,我想用MLP和GAT分别对它的0维数据进行预测。其中用MLP作为编码器计算每组数据据的隐变量;GAT根据1维索引作为另一编码器计算相同索引的均值和方差pytorch代码怎么写,并且怎么取少量数据避免爆内存的
时间: 2024-02-13 07:07:42 浏览: 33
首先,对于使用MLP作为编码器的部分,可以使用PyTorch中的nn.Module和nn.Sequential来定义一个简单的MLP模型,代码如下:
```python
import torch.nn as nn
class MLP(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(MLP, self).__init__()
self.layers = nn.Sequential(
nn.Linear(input_size, hidden_size),
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_size, output_size)
)
def forward(self, x):
return self.layers(x)
```
其中,MLP模型的输入尺寸为1,输出尺寸也为1,可以根据需要设置隐藏层的大小。对于数据集的处理,可以使用PyTorch中的DataLoader和Dataset来加载数据集并进行批量处理,避免爆内存,代码如下:
```python
import torch.utils.data as Data
# 假设数据集为data,标签为label
data_loader = Data.DataLoader(Data.TensorDataset(data, label), batch_size=32, shuffle=True)
```
接下来是使用GAT作为另一个编码器的部分。GAT是一种基于图神经网络的模型,可以处理带有图结构的数据。在本例中,我们可以将1维索引看作节点,将同一索引的数据作为节点的特征,构建一个带权无向图。然后使用GAT模型对这个图进行处理,得到每个节点的表示,即对同一索引的数据进行编码。代码如下:
```python
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GATConv
class GAT(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_heads):
super(GAT, self).__init__()
self.conv1 = GATConv(input_size, hidden_size, heads=num_heads)
self.conv2 = GATConv(hidden_size * num_heads, output_size, heads=1)
def forward(self, x, edge_index):
x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training)
x = F.elu(self.conv1(x, edge_index))
x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return x.mean(dim=1)
```
其中,GAT模型的输入尺寸为12,输出尺寸为1,可以根据需要设置隐藏层和注意力头的数量。对于构建图的部分,可以使用PyTorch Geometric库中的Data和DataLoader来进行处理,代码如下:
```python
from torch_geometric.data import Data
# 假设数据集为data,1维索引为index
x = data
edge_index = torch.tensor([index, index], dtype=torch.long)
data = Data(x=x, edge_index=edge_index)
data_list = [data[i:i+32] for i in range(0, len(data), 32)]
data_loader = Data.DataLoader(data_list, batch_size=1, shuffle=True)
```
其中,将所有节点看作一个大的图,然后将其分为多个小的子图,每个子图中只有一个节点,这样可以避免爆内存。在模型训练时,将每个小的子图作为一个batch进行处理。
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