pytorch实现两层gcn
时间: 2023-06-29 07:16:32 浏览: 52
以下是 PyTorch 实现两层 GCN 的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class GCNLayer(nn.Module):
def __init__(self, in_features, out_features):
super(GCNLayer, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(in_features, out_features)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x, adj):
x = self.linear(x)
x = torch.matmul(adj, x)
x = self.relu(x)
return x
class GCN(nn.Module):
def __init__(self, nfeat, nhid, nclass):
super(GCN, self).__init__()
self.layer1 = GCNLayer(nfeat, nhid)
self.layer2 = GCNLayer(nhid, nclass)
def forward(self, x, adj):
x = self.layer1(x, adj)
x = self.layer2(x, adj)
return x
```
其中,`GCNLayer` 是一个基本的 GCN 层,它接受输入特征、邻接矩阵作为输入,并输出 GCN 层处理后的结果。`GCN` 则是由两个 `GCNLayer` 组成的两层 GCN 网络,它接收输入特征和邻接矩阵,并输出 GCN 处理后的结果。可以根据需要调整输入特征的维度、隐藏层的维度和输出层的维度来适应不同的任务。