用Pytorch写SDNE代码
时间: 2023-02-05 14:00:24 浏览: 46
首先,SDNE (Structure Preserved Deep Network Embedding) 是一种用于节点嵌入的方法,它可以将图中节点的关系映射到低维空间中,从而使得相似的节点距离较近,不相似的节点距离较远。
使用 PyTorch 实现 SDNE 的步骤如下:
1. 导入所需的库,包括 PyTorch、NumPy 和可能用到的其他库。
```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
```
2. 定义 SDNE 网络结构。这可以使用 PyTorch 的 `nn.Module` 类来实现,并定义编码器和解码器的结构。
```python
class SDNE(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(SDNE, self).__init__()
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
)
self.decoder = nn.Sequential(
nn.Linear(output_dim, hidden_dim),
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_dim, input_dim)
)
def forward(self, x):
encoded = self.encoder(x)
decoded = self.decoder(encoded)
return encoded, decoded
```
3. 加载数据。需要加载图的邻接矩阵和节点特征矩阵。
```python
# 假设已经加载好了邻接矩阵 adj_matrix 和节点特征矩阵 node_features
# 将邻接矩阵转换为邻接行列式,方便计算
row, col = np.nonzero(adj_matrix)
values = adj_matrix[row, col]
adj_matrix = sp.csr_mat
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