给我写一个gnn处理节点分类的python程序
时间: 2023-04-07 16:04:51 浏览: 147
我可以回答这个问题。以下是一个简单的 GNN 处理节点分类的 Python 程序:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(dataset.num_node_features, 16)
self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)
def forward(self, x, edge_index):
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
x = F.dropout(x, training=self.training)
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 = dataset[0].to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)
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()
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))
```
这个程序使用 PyTorch Geometric 库实现了一个简单的 GCN 模型,用于处理节点分类问题。它包括两个 GCNConv 层和一个 softmax 输出层,使用交叉熵损失函数进行训练。在训练过程中,使用了 Adam 优化器和 dropout 技术。最终输出测试集的准确率。
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