rep = Dict[querykey]
时间: 2024-01-05 20:03:25 浏览: 22
I'm sorry, but as an AI language model, I cannot provide an accurate response to this statement without additional context. Can you please provide more information about the code snippet and what you are trying to accomplish?
相关问题
rep = DetermineDomination(rep); rep = rep(~[rep.IsDominated]); Grid = CreateGrid(rep,nGrid,alpha); 这段代码干什么用的
这段代码用于多目标优化中的帕累托前沿解的查找和选择。
首先,`DetermineDomination` 函数用于判断每个解是否被其他解所支配。支配是指一个解在所有目标函数上都不劣于另一个解,且在至少一个目标函数上更优。该函数会添加一个逻辑变量 `IsDominated` 到每个解的结构体中,值为 1 表示该解被其他解所支配。
接着,`rep = rep(~[rep.IsDominated])` 用于从解集 `rep` 中去除被支配的解。这样,`rep` 中只剩下非支配解。
最后,`CreateGrid` 函数用于将非支配解分配到一个网格中,以便选择出一个近似的帕累托前沿。该函数需要提供一个网格大小 `nGrid` 和一个参数 `alpha`,用于控制网格划分的粗细程度。函数返回一个网格结构体 `Grid`,其中包含每个网格中的解的索引和边界。
def forward(self, g, feat): with g.local_scope(): g.ndata['h'] = feat g.update_all(self.message_func1, fn.mean(msg='m', out='h')) # g.update_all(self.message_func2, fn.mean(msg='m', out='h')) node_rep = g.ndata['h'] if self.layer_norm: node_rep = self.layer_norm_weight(node_rep) if self.bias: node_rep = node_rep + self.h_bias if self.self_loop: h = self.node_ME(feat, feat) node_rep = node_rep + h if self.activation: node_rep = self.activation(node_rep) node_rep = self.dropout(node_rep) return node_rep
这段代码是 GNNLayer 中的 `forward` 方法的实现。
`` 方法用于执行 GNNLayer 的前向计算。首先,通过 `g.local_scope()` 创建一个本地作用域以确保计算的中结果不会影响其他计算。然后,将输入特征 `feat` 存储在图 `g` 的节点特征字典 `ndata` 中的键 `'h'` 下。
接下来,使用 `g.update_all(self.message_func1, fn.mean(msg='m', out='h'))` 对图 `g` 中的所有边进行消息传递,并使用 `mean` 函数对接收到的消息进行聚合,然后将结果存储在节点特征字典 `ndata` 的键 `'h'` 中。
随后,根据需要对节点特征进行一系列操作。如果 `layer_norm` 为真,则对节点特征进行层归一化操作。如果 `bias` 为真,则对节点特征添加偏置项。如果 `self_loop` 为真,则使用 `node_ME` 对输入特征进行记忆编码,并将结果与节点特征相加。接着,如果提供了激活函数,则对节点特征进行激活操作。最后,对节点特征进行 `dropout` 操作,并将结果返回。
这段代码展示了 GNNLayer 中前向计算的具体实现。在前向计算过程中,首先进行消息传递和聚合操作,然后根据需要对节点特征进行一系列的转换和操作,最终得到更新后的节点表示。这个方法用于更新图神经网络中每一层节点的表示,并将结果传递给下一层进行进一步的计算。
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