self.reduce_func = fn.mean(msg='m', out='h')
时间: 2024-01-09 11:04:09 浏览: 29
这行代码定义了一个reduce_func,使用fn.mean函数对消息进行平均池化操作。
fn.mean函数是DGL中的一个消息传递函数,用于对消息进行汇总。在这里,使用msg='m'表示输入的消息数据字段为'm',out='h'表示输出的池化结果保存在数据字段'h'中。
reduce_func将输入的消息进行平均池化操作,并返回池化结果。在GraphPooling模块的forward方法中,该reduce_func函数会被应用于图中的节点上,对节点收到的消息进行平均池化操作,生成节点的新特征表示'h'。
相关问题
self.dist_func = dist_func
`self.dist_func = dist_func` 是 Python 中类的一个方法,其作用是将输入的 `dist_func` 函数赋值给类的实例属性 `dist_func`。
例如,当我们定义一个类 `Point`,并且有一个方法 `set_dist_func`,其作用是将一个函数作为参数传入,并将该函数赋值给实例属性 `dist_func`,代码如下:
```
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
self.dist_func = None
def set_dist_func(self, dist_func):
self.dist_func = dist_func
```
在这个例子中,我们定义了一个 `Point` 类,该类有 `x` 和 `y` 两个实例属性,以及一个名为 `set_dist_func` 的方法,该方法将一个函数作为参数传入,并将其赋值给实例属性 `dist_func`。
例如,我们定义一个计算两个点之间欧几里得距离的函数 `euclidean_distance`,然后通过 `set_dist_func` 方法将该函数赋值给一个 `Point` 实例的 `dist_func` 属性,代码如下:
```
import math
def euclidean_distance(p1, p2):
return math.sqrt((p1.x - p2.x)**2 + (p1.y - p2.y)**2)
p1 = Point(0, 0)
p2 = Point(3, 4)
p1.set_dist_func(euclidean_distance)
print(p1.dist_func(p1, p2)) # 输出 5.0
```
在这个例子中,我们创建了两个 `Point` 实例 `p1` 和 `p2`,其中 `p1` 的坐标为 `(0, 0)`,`p2` 的坐标为 `(3, 4)`。然后,我们将 `euclidean_distance` 函数通过 `set_dist_func` 方法赋值给 `p1` 实例的 `dist_func` 属性。最后,我们调用 `p1.dist_func(p1, p2)` 方法计算 `p1` 和 `p2` 之间的欧几里得距离,并输出结果 `5.0`。
class GraphPooling(nn.Module): def __init__(self, pool_type): super(GraphPooling, self).__init__() self.pool_type = pool_type if pool_type == 'mean': self.reduce_func = fn.mean(msg='m', out='h') elif pool_type == 'max': self.reduce_func = fn.max(msg='m', out='h') elif pool_type == 'min': self.reduce_func = fn.min(msg='m', out='h') def forward(self, g, feat): with g.local_scope(): g.ndata['x'] = feat g.update_all(fn.copy_u('x', 'm'), self.reduce_func) return g.ndata['h']
这段代码定义了一个名为GraphPooling的神经网络模块,用于对图进行池化操作。
在初始化方法__init__中,通过传入参数pool_type来指定池化操作的类型。如果pool_type为'mean',则使用fn.mean函数进行平均池化;如果pool_type为'max',则使用fn.max函数进行最大池化;如果pool_type为'min',则使用fn.min函数进行最小池化。
在forward方法中,输入参数g表示输入的图,feat表示节点的特征表示。在每次前向传播过程中,首先将特征表示feat赋值给图g中的节点数据字段'x'。然后使用g.update_all函数,根据消息传递规则fn.copy_u('x', 'm')将节点特征'x'复制到边上的消息'm'中,并使用预定义的reduce_func对消息进行池化操作。最后,返回经过池化操作后的节点特征'h'。
这个GraphPooling模块可以方便地根据不同的池化类型对输入的图进行池化操作,并提取出整体图的特征表示。