gnn图神经网络代码matlab
时间: 2023-08-05 19:07:21 浏览: 108
很抱歉,我无法提供具体的代码。但是,你可以在互联网上搜索关于GNN(图神经网络)的Matlab代码,以获取相关的实现示例。在搜索时,你可以使用关键词"GNN Matlab code"或者"GNN graph neural network Matlab implementation"来找到相关的资源。希望这可以帮到你!
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [m基于GNN图神经网络的目标匹配分析matlab仿真](https://blog.csdn.net/hlayumi1234567/article/details/128422444)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题
gnn图神经网络代码
GNNExplainer是一个用于解释图神经网络的工具,它的源码可以在GitHub上找到,地址是https://github.com/RexYing/gnn-model-explainer。你可以使用GNNExplainer来解释图神经网络的工作原理和结果。在使用GNNExplainer之前,你需要先构建一个图。你可以使用Python库networkx和pandas来创建和操作图。下面是一个使用pandas和networkx创建图的示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import networkx as nx
edges = pd.DataFrame()
edges\['sources'\] = \[0,1,2,3,4,4,6,7,7,9,1,4,4,4,6,7,5,8,9,8\]
edges\['targets'\] = \[1,4,4,4,6,7,5,8,9,8,0,1,2,3,4,4,6,7,7,9\]
G = nx.from_pandas_edgelist(edges, source='sources', target='targets')
nx.draw(G)
```
这段代码首先创建了一个空的DataFrame对象edges,然后通过添加'sources'和'targets'列来定义图的边。接下来,使用from_pandas_edgelist函数将DataFrame转换为图对象G。最后,使用nx.draw函数将图G可视化。
GNNExplainer从两个角度解释图:边和结点特征。对于边,它会生成一个edge mask,表示每条边在图中出现的概率,值为0-1之间的浮点数。对于结点特征,它会生成一个node feature mask,表示每个特征的权重。你可以使用这些mask来解释图神经网络的结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【图神经网络】GNNExplainer代码解读及其PyG实现](https://blog.csdn.net/ARPOSPF/article/details/130422930)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [[GNN]笔记之图基本知识代码(一)](https://blog.csdn.net/panbaoran913/article/details/124837342)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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gnn图神经网络实例代码
GNN(Graph Neural Network,图神经网络)是一种用于处理图结构数据的机器学习模型。下面是一个简单的GNN实例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
class GNN(nn.Module):
def __init__(self, num_features, num_classes):
super(GNN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(num_features, 16)
self.conv2 = GCNConv(16, num_classes)
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return F.log_softmax(x, dim=1)
# 创建一个GNN模型实例
model = GNN(num_features, num_classes)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.NLLLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, data.y)
loss.backward()
optimizer.step()
# 使用训练好的模型进行预测
model.eval()
with torch.no_grad():
output = model(data)
predicted_labels = output.argmax(dim=1)
```
这是一个使用PyTorch Geometric库实现的简单的GNN模型。代码中使用了两个GCNConv层来构建图卷积网络,通过前向传播计算输出,并使用负对数似然损失函数进行训练。在训练过程中,使用Adam优化器进行参数更新。最后,使用训练好的模型进行预测。