GNN pytorch代码

GNN的PyTorch代码可以如下所示：

import torch
import torch.nn as nn

class GNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, out_channels):
        super(GNN, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv1d(input_size, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, out_channels)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.relu(x)
        x = torch.max(x, dim=2)\[0\]
        x = self.fc(x)
        return x

在这个代码中，我们定义了一个GNN模型，它包含了一个一维卷积层和一个全连接层。一维卷积层用于对输入进行空间上的卷积变换，全连接层用于将卷积结果映射到最终的输出维度。在forward方法中，我们首先对输入进行一维卷积操作，然后通过ReLU激活函数进行非线性变换，接着使用最大池化操作获取每个样本的最大值，最后将结果输入到全连接层得到最终的输出。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体任务进行适当的修改和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch搭建GNN-LSTM和LSTM-GNN模型实现多变量输入多变量输出时间序列预测](https://blog.csdn.net/Cyril_KI/article/details/128621012)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]