super(GraphModel, self).__init__()中的super是什么意思

`super()` 是一个内置函数，用于调用父类（超类）的方法。在这个例子中，`super(GraphModel, self)` 意味着调用 `GraphModel` 类的父类的方法，也就是 `nn.Module` 类的方法。所以，`super(GraphModel, self).__init__()` 实际上是在调用 `nn.Module` 类的构造函数，以便在 `GraphModel` 类中初始化 `nn.Module` 的属性和方法。

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torch.fx.graph_module.GraphModule.load_state_dict()的用法示例

`torch.fx.graph_module.GraphModule.load_state_dict()` 方法可以用于加载模型参数。以下是一个示例：

import torch
from torch.fx.graph_module import GraphModule

# 定义一个简单的模型
class SimpleModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
        self.relu1 = torch.nn.ReLU()
        self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 2)
        self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.softmax(x)
        return x

# 创建一个实例并保存模型参数
model = SimpleModel()
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

# 创建一个 GraphModule 实例
gm = GraphModule(model, torch.randn(1, 10))

# 加载模型参数
gm.load_state_dict(torch.load('model.pt'))

# 打印模型参数
for name, param in gm.named_parameters():
    print(name, param)

在上面的示例中，我们创建了一个简单的模型 `SimpleModel`，并将其保存到 `model.pt` 文件中。然后，我们创建了一个 `GraphModule` 实例 `gm`，并使用 `load_state_dict()` 方法加载了模型参数。最后，我们可以使用 `named_parameters()` 方法打印模型参数。

import dgl import numpy as np import torch import torch.nn as nn import dgl.function as fn # 生成10个节点和15条边的图 g = dgl.rand_graph(10, 15) # 为每个节点随机生成一个特征向量 feat = np.random.rand(10, 5) # 为每条边随机生成一个特征向量 e_feat = np.random.rand(15, 3) # 将特征向量添加到图中 g.ndata['feat'] = torch.from_numpy(feat) g.edata['e_feat'] =torch.from_numpy(e_feat) # 随机给每个节点分配一个标签 labels = np.random.randint(0, 3, size=(10,)) g.ndata['label'] = torch.from_numpy(labels) class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes): super(GraphSAGE, self).__init__() self.conv1 = dgl.nn.SAGEConv(in_feats, h_feats, 'mean') self.conv2 = dgl.nn.SAGEConv(h_feats, num_classes, 'mean') def forward(self, g, in_feat): h = self.conv1(g, in_feat) h = torch.relu(h) h = self.conv2(g, h) g.ndata['h'] = h hg = dgl.mean_nodes(g, 'h') return hg # 定义超参数 in_feats = 5 h_feats = 10 num_classes = 3 lr = 0.01 num_epochs = 20 # 创建模型和优化器 model = GraphSAGE(in_feats, h_feats, num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): logits = model(g, g.ndata['feat']) labels = g.ndata['label'] loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('Epoch %d | Loss: %.4f' % (epoch, loss.item())) # 预测 model.eval() with torch.no_grad(): logits = model(g, g.ndata['feat']) pred = logits.argmax(1) print('Predicted labels:', pred) 报错：RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个错误是因为在创建特征向量时使用了numpy中的float64类型，而在将特征向量添加到图中时使用了torch中的float32类型。你可以在生成特征向量时将其转换为float32类型，如下所示：

feat = np.random.rand(10, 5).astype(np.float32)
e_feat = np.random.rand(15, 3).astype(np.float32)

这样，在将特征向量添加到图中时，就可以直接使用它们了。