graph-transformer

graph-transformer是一种基于图神经网络的模型，它能够对图数据进行建模和处理。与传统的图卷积神经网络不同，graph-transformer使用了类似于transformer的注意力机制来进行特征提取和聚合。

在graph-transformer中，每个节点都有一个嵌入向量，通过注意力机制，每个节点会聚合周围节点的信息，并生成一个新的节点嵌入表示。最终，通过多层graph-transformer的堆叠，可以获得与图相关的全局特征表示。

与传统的图卷积神经网络相比，graph-transformer更适用于处理稀疏和不规则的图数据，并且可以自适应地学习不同节点之间的相互作用。

相关问题

GNN-Transformer

GNN-Transformer是一种结合了图神经网络（Graph Neural Network）和Transformer的模型。在图神经网络中，将一个句子看作是一个全连接图，其中的每个词都与其他词相连。而Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，能够在处理序列数据时捕捉到长程依赖关系。GNN-Transformer的主要思想是利用Transformer的自注意力机制来为图中的每个节点（单词）构建特征。通过这种方式，GNN-Transformer可以更直接地将图神经网络和Transformer相结合，从而提高对图结构的理解能力和可扩展性。

GNN-Transformer的引入对于图结构数据的处理具有重要意义。传统的Transformer模型在处理图结构数据时存在一些局限性，例如对于大规模图的扩展性不足、对图中节点的理解能力较弱等问题。而GNN-Transformer通过借鉴图神经网络的思想，能够更好地处理图结构数据，尤其在计算化学等领域的大规模挑战中表现出色。

总结来说，GNN-Transformer是一种结合了图神经网络和Transformer的模型，通过Transformer的自注意力机制来为图中的每个节点构建特征，从而提高对图结构数据的理解能力和可扩展性。它在处理图结构数据方面具有重要的应用潜力，并有望解决图Transformer目前所面临的一些挑战。

pyplot.savefig('graph/transformer-future%d.png'%steps)保存到那个盘的？

这个代码语句中的路径 "graph/transformer-future%d.png" 是相对路径，保存的位置取决于执行该代码的当前工作目录。如果执行该代码的当前工作目录是在 C 盘的某个文件夹中，那么该图片会被保存在 C 盘的该文件夹下的 graph 子文件夹中。如果执行该代码的当前工作目录是在 D 盘的某个文件夹中，那么该图片会被保存在 D 盘的该文件夹下的 graph 子文件夹中。如果路径中的文件夹不存在，则会自动创建。