class OutLayer(nn.Module): def __init__(self, in_num, node_num, layer_num, inter_num = 512): super(OutLayer, self).__init__() modules = [] for i in range(layer_num): # last layer, output shape:1 if i == layer_num-1: modules.append(nn.Linear( in_num if layer_num == 1 else inter_num, 1)) else: layer_in_num = in_num if i == 0 else inter_num modules.append(nn.Linear( layer_in_num, inter_num )) modules.append(nn.BatchNorm1d(inter_num)) modules.append(nn.ReLU()) self.mlp = nn.ModuleList(modules) def forward(self, x): out = x for mod in self.mlp: if isinstance(mod, nn.BatchNorm1d): out = out.permute(0,2,1) out = mod(out) out = out.permute(0,2,1) else: out = mod(out) return out

这段代码定义了一个名为OutLayer的类，继承自nn.Module。它有四个参数：in_num表示输入的特征数，node_num表示输出的节点数，layer_num表示层数，inter_num表示中间层的节点数，默认为512。在初始化函数中，它创建了一个空的modules列表，并通过循环创建了layer_num个层，每个层都是一个nn.Linear对象，输入特征数为in_num，输出特征数为node_num，中间层的节点数为inter_num。最后，这些层被添加到modules列表中。

相关问题

class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)

这段代码定义了一个 `GNNLayer` 类，它是一个图神经网络（GNN）的层。让我来解释一下每个部分的作用：

- `in_feats`：输入特征的大小。
- `out_feats`：输出特征的大小。
- `mem_size`：内存大小。
- `num_rels`：关系类型的数量。
- `bias`：是否使用偏置项。
- `activation`：激活函数（如果有）。
- `self_loop`：是否使用自环（self-loop）边。
- `dropout`：Dropout 的概率。
- `layer_norm`：是否使用层归一化（layer normalization）。

接下来，具体说明 `GNNLayer` 类的初始化过程：

- 调用 `super()` 函数来初始化基类 `nn.Module`，并保存输入参数为类的属性。
- 创建了一个名为 `node_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例，用于处理节点特征。
- 创建了一个长度为 `num_rels` 的 `nn.ModuleList`，其中每个元素是一个名为 `rel_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例，用于处理关系特征。
- 如果设置了 `bias`，则创建了一个可学习的偏置项参数 `h_bias`。
- 如果设置了 `layer_norm`，则创建了一个层归一化的权重参数 `layer_norm_weight`。
- 创建了一个 Dropout 层，用于进行随机失活操作。

这段代码展示了如何初始化一个 GNN 层，并配置其中所需的各种参数和组件。

异构图卷积神经网络代码实现

异构图卷积神经网络（Heterogeneous Graph Convolutional Network，HGCN）是一种用于处理异构图数据的深度学习模型。下面是异构图卷积神经网络的代码实现示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class HGCNLayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim):
        super(HGCNLayer, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(in_dim, out_dim)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

class HGCN(nn.Module):
    def __init__(self, num_node_types, num_edge_types, hidden_dim, output_dim):
        super(HGCN, self).__init__()
        self.node_embeddings = nn.ModuleList([nn.Embedding(num_node_types[i], hidden_dim) for i in range(num_node_types)])
        self.edge_embeddings = nn.ModuleList([nn.Embedding(num_edge_types[i], hidden_dim) for i in range(num_edge_types)])
        self.layers = nn.ModuleList([HGCNLayer(hidden_dim, hidden_dim) for _ in range(2)])
        self.output_layer = HGCNLayer(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, node_inputs, edge_inputs, adjacency_matrix):
        x = torch.cat([self.node_embeddings[i](node_inputs[:, i]) for i in range(len(self.node_embeddings))], dim=1)
        edge_embeddings = [self.edge_embeddings[i](edge_inputs[:, i]) for i in range(len(self.edge_embeddings))]
        for layer in self.layers:
            x = F.relu(layer(x))
            x = torch.matmul(adjacency_matrix, x)
            x = torch.cat([x] + edge_embeddings, dim=1)
        x = self.output_layer(x)
        return x

# 示例用法
num_node_types = [10, 5]  # 每种节点类型的数量
num_edge_types = [3, 2]  # 每种边类型的数量
hidden_dim = 64  # 隐藏层维度
output_dim = 10  # 输出维度

node_inputs = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])  # 节点输入特征
edge_inputs = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]])  # 边输入特征
adjacency_matrix = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]])  # 邻接矩阵

model = HGCN(num_node_types, num_edge_types, hidden_dim, output_dim)
output = model(node_inputs, edge_inputs, adjacency_matrix)
print(output)

这是一个简单的异构图卷积神经网络的代码实现示例，其中包括了节点嵌入层、边嵌入层、HGCN层和输出层。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。