class CellTrack_GNN(EedgePath_MPNN): def __init__(self, in_channels: int, hidden_channels: int, in_edge_channels: int, hidden_edge_channels_linear: int, hidden_edge_channels_conv: int, num_layers: int, num_nodes_features: int, dropout: float = 0.0, act: Optional[Callable] = ReLU(inplace=True), norm: Optional[torch.nn.Module] = None, jk: str = 'last', **kwargs): super().__init__(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_linear, num_layers, dropout, act, norm, jk) assert in_edge_channels == hidden_edge_channels_linear[-1] in_edge_dims = in_edge_channels + num_nodes_features * in_channels + 1 self.convs.append(PDNConv(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_conv, **kwargs)) self.fcs.append(MLP(in_edge_dims, hidden_edge_channels_linear, dropout_p=dropout)) for _ in range(1, num_layers): self.convs.append( PDNConv(hidden_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_conv, **kwargs)) self.fcs.append(MLP(in_edge_dims, hidden_edge_channels_linear, dropout_p=dropout))

这是一个名为`CellTrack_GNN`的类的定义，它继承自`EedgePath_MPNN`类。`CellTrack_GNN`是一个图神经网络（GNN）模型，用于细胞追踪任务。

在构造函数`__init__`中，我们接受了一系列参数，包括输入通道数`in_channels`、隐藏通道数`hidden_channels`、边输入通道数`in_edge_channels`、线性隐藏边通道数`hidden_edge_channels_linear`、卷积隐藏边通道数`hidden_edge_channels_conv`、层数`num_layers`、节点特征数`num_nodes_features`、dropout概率`dropout`、激活函数`act`、归一化层`norm`和jk汇聚方式`jk`。

我们首先调用父类的构造函数来初始化一些共享的属性。然后，我们根据输入通道数、隐藏通道数、边输入通道数和线性隐藏边通道数创建一个图卷积层`PDNConv`，并将其添加到卷积层列表`self.convs`中。

接下来，我们根据边输入通道数、节点特征数和输入通道数创建一个多层感知机（MLP）模型，将其添加到MLP列表`self.fcs`中。然后，我们使用循环来创建更多的图卷积层和MLP模型，并将它们添加到对应的列表中。

最后，我们可以使用`CellTrack_GNN`类的对象来进行细胞追踪任务的图神经网络计算。

相关问题

def __init__(self, hand_NodeEncoder_dic={}, learned_NodeEncoder_dic={}, intialize_EdgeEncoder_dic={}, message_passing={}, edge_classifier_dic={} ): super(CellTrack_Model, self).__init__() self.distance = CosineSimilarity() self.handcrafted_node_embedding = MLP(**hand_NodeEncoder_dic) self.learned_node_embedding = MLP(**learned_NodeEncoder_dic) self.learned_edge_embedding = MLP(**intialize_EdgeEncoder_dic) edge_mpnn_class = getattr(edge_mpnn, message_passing.target) self.message_passing = edge_mpnn_class(**message_passing.kwargs) self.edge_classifier = MLP(**edge_classifier_dic)

这段代码是定义了一个名为CellTrack_Model的类，该类继承自PyTorch中的nn.Module类。在类的构造函数`__init__`中，有一系列参数用于初始化模型的各个组件。

- `hand_NodeEncoder_dic`、`learned_NodeEncoder_dic`、`intialize_EdgeEncoder_dic`、`message_passing`和`edge_classifier_dic`是字典类型的参数，用于配置MLP（多层感知机）的各个参数。
- `self.distance`是一个CosineSimilarity类的对象，用于计算余弦相似度。
- `self.handcrafted_node_embedding`、`self.learned_node_embedding`和`self.learned_edge_embedding`是MLP类的对象，用于节点特征嵌入。
- `self.message_passing`是根据`message_passing.target`参数选择相应的类，并使用`message_passing.kwargs`参数进行初始化，用于消息传递。
- `self.edge_classifier`也是一个MLP类的对象，用于边分类。

通过这些组件的初始化，CellTrack_Model类可以进行节点特征嵌入、消息传递和边分类等操作。

class CellTrack_Model(nn.Module): def __init__(self, hand_NodeEncoder_dic={}, learned_NodeEncoder_dic={}, intialize_EdgeEncoder_dic={}, message_passing={}, edge_classifier_dic={} ): super(CellTrack_Model, self).__init__() self.distance = CosineSimilarity() self.handcrafted_node_embedding = MLP(**hand_NodeEncoder_dic) self.learned_node_embedding = MLP(**learned_NodeEncoder_dic) self.learned_edge_embedding = MLP(**intialize_EdgeEncoder_dic) edge_mpnn_class = getattr(edge_mpnn, message_passing.target) self.message_passing = edge_mpnn_class(**message_passing.kwargs) self.edge_classifier = MLP(**edge_classifier_dic) def forward(self, x, edge_index, edge_feat): x1, x2 = x x_init = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity1 = self.distance(x_init[src], x_init[trg]) abs_init = torch.abs(x_init[src] - x_init[trg]) x1 = self.handcrafted_node_embedding(x1) x2 = self.learned_node_embedding(x2) x = torch.cat((x1, x2), dim=-1) src, trg = edge_index similarity2 = self.distance(x[src], x[trg]) edge_feat_in = torch.cat((abs_init, similarity1[:, None], x[src], x[trg], torch.abs(x[src] - x[trg]), similarity2[:, None]), dim=-1) edge_init_features = self.learned_edge_embedding(edge_feat_in) edge_feat_mp = self.message_passing(x, edge_index, edge_init_features) pred = self.edge_classifier(edge_feat_mp).squeeze() return pred

这段代码定义了一个名为 `CellTrack_Model` 的神经网络模型，该模型用于细胞轨迹跟踪任务。

在 `__init__` 方法中，模型的各个组件和参数被定义：

- `hand_NodeEncoder_dic`、`learned_NodeEncoder_dic`、`intialize_EdgeEncoder_dic`、`message_passing` 和 `edge_classifier_dic` 分别表示手工设计的节点编码器、学习得到的节点编码器、初始化的边编码器、消息传递参数和边分类器的参数字典。

在 `forward` 方法中，定义了模型的前向传播过程：

1. 首先对输入的节点特征 x 进行拆分，得到 x1 和 x2。然后将它们拼接成一个新的输入 x_init。

2. 计算 x_init 中源节点和目标节点之间的相似度 similarity1，以及它们的绝对差值 abs_init。

3. 分别通过手工设计的节点编码器和学习得到的节点编码器对 x1 和 x2 进行编码。

4. 将编码后的节点特征拼接成新的节点特征 x，并计算 x 中源节点和目标节点之间的相似度 similarity2。

5. 根据源节点和目标节点的特征，以及相似度和差值等特征，拼接成输入边特征 edge_feat_in。

6. 使用初始化的边编码器对输入边特征进行编码得到 edge_init_features。

7. 使用消息传递过程（message_passing）对节点特征和边特征进行传递和更新。

8. 将更新后的边特征通过边分类器进行预测，得到预测结果 pred。

9. 返回预测结果 pred。

这段代码实现了一个用于细胞轨迹跟踪的神经网络模型。通过对输入的节点特征进行编码和传递，最终预测边的标签。