python pytorch GCN编码器、解码器 代码示例

以下是一个简单的PyTorch实现的GCN编码器和解码器的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GCNEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super(GCNEncoder, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.W = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)

    def forward(self, x, adj):
        h = self.W(x)
        h = torch.spmm(adj, h)
        h = F.relu(h)
        return h

class GCNDecoder(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim, output_dim):
        super(GCNDecoder, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim
        self.W = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, h):
        y = self.W(h)
        return y

在这个示例中，我们定义了一个GCNEncoder类和一个GCNDecoder类。GCNEncoder接受一个输入x和邻接矩阵adj，并将其转换为隐藏表示h。GCNDecoder接受隐藏表示h并将其转换为输出y。

在GCNEncoder中，我们首先使用一个线性层W将输入x转换为隐藏表示h。然后，我们使用邻接矩阵adj将h传播到相邻节点。最后，我们使用ReLU激活函数激活隐藏表示h并返回它。

在GCNDecoder中，我们使用线性层W将隐藏表示h转换为输出y，并将其返回。

这只是一个简单的实现示例，你可以根据你的需要修改代码以适应你的数据和任务。