torch_geometric 输入向量维度

torch_geometric 输入向量的维度取决于任务和数据集的特性。在大多数情况下，输入向量的维度是根据数据集中节点的特征维度来确定的。例如，在节点分类任务中，每个节点可以有一个包含节点特征的向量，其维度由特征的数量确定。类似地，在图分类任务中，每个图可以由一个包含图特征的向量表示，其维度由特征的数量确定。因此，torch_geometric 的输入向量维度取决于数据集中节点或图的特征维度。

相关问题

假设节点特征向量为【N,C】，那么在使用PyTorch Geometric库中的GATConv类时，怎么知道构造的图上有几个节点，每个节点特征向量的维度又是多少

在使用PyTorch Geometric库中的GATConv类时，需要将节点特征向量和邻接矩阵传入模型。在创建数据集时，应该将图的节点数和每个节点特征向量的维度作为参数传入。例如，可以使用`torch_geometric.data.Data`类创建一个数据对象，并将节点特征向量和邻接矩阵存储在该数据对象中：

import torch
from torch_geometric.data import Data

# 构造节点特征向量和邻接矩阵
x = torch.randn(N, C)
edge_index = torch.tensor([...], dtype=torch.long)

# 创建数据对象
data = Data(x=x, edge_index=edge_index)

在这个例子中，`N`表示图的节点数，`C`表示每个节点特征向量的维度，`edge_index`表示邻接矩阵。当数据集中有多个数据对象时，每个数据对象的节点数和节点特征向量的维度可能不同。在训练过程中，可以通过`data.num_nodes`和`data.num_features`属性分别获取当前数据对象的节点数和节点特征向量的维度。

GCN使用Pytorch Geometric的方法实现归一化和池化

Pytorch Geometric提供了一些内置的归一化和池化方法，可以方便地用于GCN模型中。下面分别介绍这些方法的用法。

1. 归一化

Pytorch Geometric提供了两种常见的归一化方法：对称归一化和随机游走归一化。

对称归一化：

import torch_geometric.transforms as T

data = T.NormalizeSymm()(data)

随机游走归一化：

import torch_geometric.transforms as T

data = T.RandomWalk()(data)

其中，`data`是一个包含图数据的对象，比如`torch_geometric.data.Data`。

2. 池化

池化操作可以将一张大图缩小到一张小图，从而减少模型参数和计算量。Pytorch Geometric提供了几种常见的池化方法，比如TopK池化、SAG Pooling和Diff Pooling。

TopK池化：

import torch_geometric.nn.pool as pool

x, edge_index, batch = pool.topk(x, ratio=0.5, batch=batch)

其中，`x`是节点特征矩阵，`edge_index`是边的索引矩阵，`batch`是节点所属的图的标识符。`ratio`是池化后每个图保留的节点数占原图节点数的比例。

SAG Pooling：

import torch_geometric.nn.pool as pool

x, edge_index, _, batch, _, _ = pool.sag_pool(x, edge_index, batch)

其中，`x`、`edge_index`和`batch`的含义同TopK池化。SAG Pooling使用节点嵌入向量计算每个节点的注意力权重，根据权重进行池化。

Diff Pooling：

import torch_geometric.nn as nn

diffpool = nn.DiffPool(in_channels, hidden_channels, num_classes)

x, edge_index, edge_attr, batch, perm, score = diffpool(x, edge_index)

其中，`in_channels`是输入节点特征的维度，`hidden_channels`是池化后节点特征的维度，`num_classes`是分类的类别数。`x`、`edge_index`和`batch`的含义同TopK池化。Diff Pooling使用GraphSAGE卷积层计算每个节点的嵌入向量，根据嵌入向量进行池化。