pytorch 随机游走

在提到PyTorch的随机游走之前，我需要澄清一下你的引用中可能存在的误解。引用与pytorch的随机游走并无直接关系，它是关于注意力模型方法的介绍，并没有提及随机游走。因此，我无法回答关于"pytorch随机游走"的问题。但是，如果你对PyTorch的随机种子设置有任何疑问，我可以为你解答。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

GCN使用Pytorch Geometric的方法实现归一化和池化

Pytorch Geometric提供了一些内置的归一化和池化方法，可以方便地用于GCN模型中。下面分别介绍这些方法的用法。

1. 归一化

Pytorch Geometric提供了两种常见的归一化方法：对称归一化和随机游走归一化。

对称归一化：

import torch_geometric.transforms as T

data = T.NormalizeSymm()(data)

随机游走归一化：

import torch_geometric.transforms as T

data = T.RandomWalk()(data)

其中，`data`是一个包含图数据的对象，比如`torch_geometric.data.Data`。

2. 池化

池化操作可以将一张大图缩小到一张小图，从而减少模型参数和计算量。Pytorch Geometric提供了几种常见的池化方法，比如TopK池化、SAG Pooling和Diff Pooling。

TopK池化：

import torch_geometric.nn.pool as pool

x, edge_index, batch = pool.topk(x, ratio=0.5, batch=batch)

其中，`x`是节点特征矩阵，`edge_index`是边的索引矩阵，`batch`是节点所属的图的标识符。`ratio`是池化后每个图保留的节点数占原图节点数的比例。

SAG Pooling：

import torch_geometric.nn.pool as pool

x, edge_index, _, batch, _, _ = pool.sag_pool(x, edge_index, batch)

其中，`x`、`edge_index`和`batch`的含义同TopK池化。SAG Pooling使用节点嵌入向量计算每个节点的注意力权重，根据权重进行池化。

Diff Pooling：

import torch_geometric.nn as nn

diffpool = nn.DiffPool(in_channels, hidden_channels, num_classes)

x, edge_index, edge_attr, batch, perm, score = diffpool(x, edge_index)

其中，`in_channels`是输入节点特征的维度，`hidden_channels`是池化后节点特征的维度，`num_classes`是分类的类别数。`x`、`edge_index`和`batch`的含义同TopK池化。Diff Pooling使用GraphSAGE卷积层计算每个节点的嵌入向量，根据嵌入向量进行池化。