graphormer代码运行
时间: 2023-09-02 12:10:25 浏览: 176
很抱歉,我无法直接运行代码。Graphormer的代码可以在作者的GitHub页面上找到。你可以访问该页面(https://github.com/Graphormer/Graphormer)以获取代码和相关文档。在运行代码之前,请确保你已经安装了所需的依赖项,并按照文档中的说明进行设置和配置。如果你遇到任何问题,可以参考GitHub页面上的文档或与作者进行联系以获取帮助。希望这对你有所帮助!
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Graphormer 的理解、复现及应用——理解](https://blog.csdn.net/GSM_GSM/article/details/118490361)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题
graphormer 用dgl实现的代码
很抱歉,目前我还没有找到使用 DGL 实现 Graphormer 的代码。不过,您可以参考 DGL 官方文档中提供的 Transformer 和 GAT 的实现,参考这些实现来实现 Graphormer。在实现 Graphormer 时,您需要实现类似于 Transformer 和 GAT 的自注意力机制,用于处理节点之间的关系。如果您需要更多帮助,请告诉我,我会尽力为您提供更多信息。
使用 DGL 官方文档中提供的 Transformer 和 GAT 来实现graphormer
Graphormer 是一种新型的图神经网络,它结合了自注意力机制和图卷积神经网络(GCN)的优点。Graphormer 可以用于节点分类、图分类和图生成等任务。在 Graphormer 中,每个节点都可以看作是一个 Transformer 编码器,节点之间的关系可以通过自注意力机制进行建模。在这里,我将为您提供使用 DGL 实现 Graphormer 的代码示例,其中使用了 Transformer 和 GAT 的实现。
```
import dgl
import torch
import torch.nn as nn
import dgl.function as fn
from dgl.nn.pytorch import GATConv, TransformerEncoderLayer
class Graphormer(nn.Module):
def __init__(self, in_feats, hidden_feats, num_heads, num_layers, dropout):
super(Graphormer, self).__init__()
self.in_feats = in_feats
self.hidden_feats = hidden_feats
self.num_heads = num_heads
self.num_layers = num_layers
self.dropout = dropout
self.layers = nn.ModuleList()
self.transformer = TransformerEncoderLayer(d_model=in_feats, nhead=num_heads)
for i in range(num_layers):
self.layers.append(GATConv(in_feats=in_feats, out_feats=hidden_feats, num_heads=num_heads))
self.layers.append(self.transformer)
def forward(self, g, feats):
# 输入特征
h = feats
for i in range(self.num_layers):
h = self.layers[i](g, h).flatten(1)
h = self.layers[i+1](h)
h = h.reshape(feats.shape[0], feats.shape[1], -1)
h = nn.functional.dropout(h, p=self.dropout, training=self.training)
# 最终表示
return h
```
在这个实现中,我们首先定义了一个 Graphormer 类,它包含了 Transformer 编码器和 GATConv 层。在 forward 函数中,我们首先传入输入特征 feats 和图 g,然后将每个节点视为 Transformer 编码器,使用自注意力机制建模节点之间的关系。然后,我们将 GATConv 层和 Transformer 编码器交替进行,以便更好地建模图中的信息流动。最后,我们使用 dropout 进行正则化,并返回最终表示。
请注意,这个实现只是一个示例,您需要根据您的具体需求进行修改和调整。例如,您可能需要调整层数、隐藏特征的维度和头数等超参数,以便更好地适应您的任务。
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