GNN图级任务代码实现,多酚类
时间: 2023-09-27 10:11:55 浏览: 55
针对多酚类的图级任务,可以使用图神经网络(GNN)进行建模和预测。下面是一个简单的 GNN 代码实现示例,以预测多酚类分子的溶解度为例:
首先,我们需要加载多酚类分子的图数据,并将其转换为 GNN 中常用的数据格式:
```python
import dgl
import numpy as np
import pandas as pd
# 加载多酚类分子的图数据
data = pd.read_csv('polyphenols.csv')
# 构建节点特征矩阵和边列表
node_features = data.drop(['solubility'], axis=1).values.astype(np.float32)
edge_list = data[['source', 'target']].values
# 创建 DGL 图对象
g = dgl.graph((edge_list[:, 0], edge_list[:, 1]))
g.ndata['feat'] = node_features
```
接下来,我们可以定义 GNN 模型的结构和参数:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import dgl.function as fn
# 定义 GNN 模型
class GNN(nn.Module):
def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats):
super(GNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv1d(in_feats, hidden_feats, kernel_size=1)
self.conv2 = nn.Conv1d(hidden_feats, out_feats, kernel_size=1)
self.activation = nn.ReLU()
def forward(self, g):
# 输入节点特征矩阵
node_features = g.ndata['feat'].unsqueeze(-1)
# 第一层卷积
x = self.conv1(node_features)
x = self.activation(x)
# 第二层卷积
x = self.conv2(x)
x = self.activation(x)
# 池化操作
g.ndata['h'] = x.max(dim=1)[0]
# 输出节点特征矩阵
return g.ndata['h']
```
在模型训练之前,我们需要定义损失函数和优化器:
```python
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
```
然后,我们可以开始进行模型训练:
```python
# 训练 GNN 模型
model = GNN(in_feats=6, hidden_feats=16, out_feats=1)
for epoch in range(100):
# 前向传播
outputs = model(g)
# 计算损失函数
loss = criterion(outputs, data['solubility'].values.astype(np.float32))
# 反向传播和参数更新
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印训练日志
print('Epoch %d | Loss: %.4f' % (epoch + 1, loss.item()))
```
最后,我们可以使用训练好的模型进行预测:
```python
# 使用训练好的模型进行预测
pred = model(g).detach().numpy()
print('Predicted Solubility:', pred)
```
这就是一个简单的 GNN 图级任务代码实现示例,您可以根据自己的数据和任务需求进行修改和调整。
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