用pythong定义gcn层
时间: 2024-03-09 14:18:57 浏览: 24
以下是一个简单的 Python 代码实现 GCN 层的例子:
```
import tensorflow as tf
class GraphConvolutionLayer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, output_dim):
super(GraphConvolutionLayer, self).__init__()
self.output_dim = output_dim
def build(self, input_shape):
self.weight = self.add_weight(shape=(input_shape[1], self.output_dim),
trainable=True,
initializer='glorot_uniform')
def call(self, inputs, adj_matrix):
x = tf.matmul(inputs, self.weight)
x = tf.matmul(adj_matrix, x)
return tf.nn.relu(x)
```
这里的 `GraphConvolutionLayer` 用于实现 GCN 的一层网络。其中 `Inputs` 表示输入的节点特征矩阵,`adj_matrix` 表示邻接矩阵(稀疏矩阵形式)。在 `call` 方法中,我们首先通过节点特征矩阵和权重矩阵的乘积计算出节点的中间特征矩阵,然后再乘以邻接矩阵,最后再通过一个 ReLU 激活函数输出。