rels = graph.match(node_sq, r_type=None) for rel in rels: print(rel) 输出显示正常文字而非<function Relationship.type at 0x000001E886143288>

非常抱歉，我之前回答的有误。在循环中应该使用 `rel.type()` 方法来获取关系类型，而不是 `rel.type` 属性。修改后的代码如下：

rels = graph.match(node_sq, r_type=None)
for rel in rels:
    print(rel.start_node["property_name"], rel.type(), rel.end_node["property_name"])

这里使用了 `rel.type()` 方法来获取关系类型，并且输出的文字应该是正常的，而非函数对象。

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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。

from docx import Document def extract_images_from_docx(docx_path, output_folder): doc = Document(docx_path) for rel in doc.part.rels.values(): if "image" in rel.reltype: image_part = rel.target_part image_data = image_part.blob # 生成图像文件名 image_filename = f"{output_folder}/{rel.rId}.{image_part.ext}" # 将图像数据保存为文件 with open(image_filename, "wb") as f: f.write(image_data) print("提取图片:", image_filename) # 指定 Word 文档路径和输出文件夹 docx_path = "example.docx" output_folder = "images" # 调用函数提取图片 extract_images_from_docx(docx_path, output_folder)

你的代码看起来很好！它使用了`python-docx`库来提取Word文档中的图像，并保存到指定的输出文件夹中。代码中的`extract_images_from_docx`函数接受两个参数：`docx_path`是指定的Word文档路径，`output_folder`是指定的输出文件夹路径。

在函数内部，它打开Word文档并遍历所有的关系（rels）。如果关系的类型包含"image"，则表示该关系是与图像相关的。然后，它获取图像部分（target_part）并获取图像数据（blob）。接下来，它生成图像文件名，并将图像数据保存为文件。

你只需要将`example.docx`替换为你要提取图像的Word文档路径，将`images`替换为你要保存图像的输出文件夹路径。然后调用`extract_images_from_docx`函数即可提取图像。

希望这对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。