def edge_attention(self, edges): # an edge UDF to compute unnormalized attention values from src and dst if self.l0 == 0: m = self.leaky_relu(edges.src['a1'] + edges.dst['a2']) else: tmp = edges.src['a1'] + edges.dst['a2'] logits = tmp + self.bias_l0 if self.training: m = l0_train(logits, 0, 1) else: m = l0_test(logits, 0, 1) self.loss = get_loss2(logits[:,0,:]).sum() return {'a': m}
时间: 2024-02-14 20:30:47 浏览: 21
在这段代码中,`edge_attention`函数是一个图神经网络中的边自定义函数。它接收一个包含边信息的edges对象作为输入,并计算未归一化的注意力值。
首先,如果`self.l0`等于0,那么将执行以下操作:
- 计算`edges.src['a1']`和`edges.dst['a2']`的和。
- 使用`self.leaky_relu`函数对和进行激活函数处理,得到注意力值`m`。
接下来,如果`self.l0`不等于0,那么将执行以下操作:
- 计算`edges.src['a1']`和`edges.dst['a2']`的和,存储在变量`tmp`中。
- 将`tmp`与`self.bias_l0`相加,得到logits(对数概率)。
- 如果处于训练模式,则调用`l0_train`函数,传入logits、0和1作为参数,得到一个掩码(mask)`m`。同时,计算损失函数`self.loss`,使用`get_loss2`函数计算logits的损失,并对第一个维度求和。
- 如果处于测试模式,则调用`l0_test`函数,传入logits、0和1作为参数,得到一个掩码(mask)`m`。
最后,函数返回一个包含注意力值的字典,键为'a',值为掩码(mask)`m`。
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class GraphInfo: def __init__(self, edges: typing.Tuple[list, list], num_nodes: int): self.edges = edges self.num_nodes = num_nodes
这是一个关于编程的问题,我可以回答。这段代码定义了一个名为GraphInfo的类,它有两个属性:edges和num_nodes。edges是一个元组,其中包含两个列表,表示图中的边。num_nodes表示图中节点的数量。
def message_func1(self, edges): msg = torch.empty((edges.src['h'].shape[0], self.out_feats), device=edges.src['h'].device) for etype in range(self.num_rels): loc = edges.data['type'] == etype if loc.sum() == 0: continue src = edges.src['h'][loc] dst = edges.dst['h'][loc] sub_msg = self.rel_ME[etype](dst, src) msg[loc] = sub_msg return {'m': msg}
这段代码是 GNNLayer 中的 `message_func1` 方法的具体实现。
`message_func1` 方法用于定义消息传递函数,它接收一个表示边的对象 `edges` 作为输入,并返回一个字典,其中包含消息张量 `m`。
首先,根据源节点的特征维度和输出特征维度,创建一个空的消息张量 `msg`,其形状为 `(edges.src['h'].shape[0], self.out_feats)`,设备与源节点特征张量 `edges.src['h']` 的设备一致。
然后,对于每个关系类型 `etype`,通过判断边的类型 `edges.data['type']` 是否等于当前关系类型 `etype`,得到一个布尔索引数组 `loc`。如果某个关系类型没有对应的边,则 `loc.sum()` 为 0,表示没有需要传递的消息,可以跳过该关系类型。
接下来,根据 `loc` 数组选择对应的源节点特征和目标节点特征,分别存储在变量 `src` 和 `dst` 中。
然后,通过调用记忆编码模块 `self.rel_ME[etype]` 对目标节点特征 `dst` 和源节点特征 `src` 进行记忆编码,并得到子消息张量 `sub_msg`。
最后,将子消息张量 `sub_msg` 根据布尔索引数组 `loc` 更新到消息张量 `msg` 中,只更新那些对应关系类型的位置。
最终,将包含消息张量 `msg` 的字典返回,字典的键为 `'m'`。这样,消息传递阶段就完成了,每个边都会根据其关系类型生成相应的消息,并将其存储在字典中返回。