ResGatedGraph的示例代码
时间: 2024-04-21 14:27:28 浏览: 18
以下是一个使用ResGatedGraph的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class ResGatedGraph(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
super(ResGatedGraph, self).__init__()
self.linear1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
self.linear3 = nn.Linear(hidden_dim, input_dim)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
out = self.relu(self.linear1(x))
out = self.relu(self.linear2(out))
gated_out = self.sigmoid(self.linear3(out))
out = x * gated_out + out
return out
# 使用示例
input_dim = 10
hidden_dim = 20
batch_size = 32
model = ResGatedGraph(input_dim, hidden_dim)
# 生成随机输入
input_data = torch.randn(batch_size, input_dim)
# 前向传播
output = model(input_data)
print("输入维度:", input_data.shape)
print("输出维度:", output.shape)
```
这个示例展示了一个简单的ResGatedGraph模型的实现。`ResGatedGraph`类定义了模型的结构,包括三个线性层和两个激活函数(ReLU和Sigmoid)。在前向传播过程中,输入经过两个线性层和激活函数后,与门控输出相乘,并与原始输入相加,得到最终的输出。
请注意,这只是一个简化的示例,实际使用时可能需要根据具体任务进行适当的修改和调整。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)