def loop(self, loop=None) 为什么可以在定义函数时加上loop=None
时间: 2023-05-25 13:05:17 浏览: 44
这是为了给函数参数提供默认值。在Python中,如果函数参数没有传递任何值,则函数参数将使用默认值。在这种情况下,如果函数被调用时没有传递任何参数,则变量“loop”将被设置为“None”。如果函数被调用时传递了参数,则变量“loop”的值将由传递的参数确定。这种方法允许函数具有灵活性,因为它可以接受有或无参数的调用。
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class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)
这段代码定义了一个 `GNNLayer` 类,它是一个图神经网络(GNN)的层。让我来解释一下每个部分的作用:
- `in_feats`:输入特征的大小。
- `out_feats`:输出特征的大小。
- `mem_size`:内存大小。
- `num_rels`:关系类型的数量。
- `bias`:是否使用偏置项。
- `activation`:激活函数(如果有)。
- `self_loop`:是否使用自环(self-loop)边。
- `dropout`:Dropout 的概率。
- `layer_norm`:是否使用层归一化(layer normalization)。
接下来,具体说明 `GNNLayer` 类的初始化过程:
- 调用 `super()` 函数来初始化基类 `nn.Module`,并保存输入参数为类的属性。
- 创建了一个名为 `node_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例,用于处理节点特征。
- 创建了一个长度为 `num_rels` 的 `nn.ModuleList`,其中每个元素是一个名为 `rel_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例,用于处理关系特征。
- 如果设置了 `bias`,则创建了一个可学习的偏置项参数 `h_bias`。
- 如果设置了 `layer_norm`,则创建了一个层归一化的权重参数 `layer_norm_weight`。
- 创建了一个 Dropout 层,用于进行随机失活操作。
这段代码展示了如何初始化一个 GNN 层,并配置其中所需的各种参数和组件。
def load_data(args): if args.dataset == "cora": return citegrh.load_cora() elif args.dataset == "citeseer": return citegrh.load_citeseer() elif args.dataset == "pubmed": return citegrh.load_pubmed() elif args.dataset is not None and args.dataset.startswith("reddit"): return RedditDataset(self_loop=("self-loop" in args.dataset)) else: raise ValueError("Unknown dataset: {}".format(args.dataset))
这段代码是一个数据加载函数`load_data`,根据传入的参数`args`中的`dataset`值来加载不同的数据集。
下面是对代码的解释:
- `def load_data(args):`:这是一个方法定义,接受一个参数`args`,表示加载数据需要的配置参数。
- `if args.dataset == "cora":`:如果`args.dataset`等于"cora",则执行下面的代码块。
- `return citegrh.load_cora()`:调用`citegrh`模块中的`load_cora`函数,加载Cora数据集,并将加载的数据返回。
- `elif args.dataset == "citeseer":`:如果`args.dataset`等于"citeseer",则执行下面的代码块。
- `return citegrh.load_citeseer()`:调用`citegrh`模块中的`load_citeseer`函数,加载Citeseer数据集,并将加载的数据返回。
- `elif args.dataset == "pubmed":`:如果`args.dataset`等于"pubmed",则执行下面的代码块。
- `return citegrh.load_pubmed()`:调用`citegrh`模块中的`load_pubmed`函数,加载Pubmed数据集,并将加载的数据返回。
- `elif args.dataset is not None and args.dataset.startswith("reddit"):`
- 如果`args.dataset`不为`None`且以"reddit"开头,则执行下面的代码块。
- `return RedditDataset(self_loop=("self-loop" in args.dataset))`:创建一个Reddit数据集对象,并根据参数`args.dataset`中是否包含"self-loop"来决定是否添加自环边。
- `else:`:如果以上条件都不满足,则执行下面的代码块。
- `raise ValueError("Unknown dataset: {}".format(args.dataset))`:抛出一个值错误异常,指示未知的数据集。
通过这段代码,根据传入的参数`args.dataset`的值,选择加载对应的数据集,并将加载的数据返回。如果`args.dataset`的值不在预定义的数据集中,则会抛出一个异常。