gnn-objdump -v bash: gnn-objdump: command not found
时间: 2023-10-07 14:11:03 浏览: 41
如果系统中没有安装 GNN binutils,你需要先安装它们才能使用。你可以使用以下命令在 Ubuntu 上安装 GNN binutils:
```
sudo apt-get install binutils-gnn
```
安装完成后,你可以再次运行 `gnn-objdump -v` 命令来查看版本号。如果你使用的是其他 Linux 发行版,可以使用相应的包管理器来安装 GNN binutils。如果没有现成的包可用,你可以从 GNN 官方网站下载源代码并手动编译安装。
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GNN-nested Transformers
GNN-nested Transformers是一种结合了图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)和嵌套变换器(nested Transformers)的模型架构。它的设计目的是用于处理图结构数据的建模和表示学习任务。
在GNN-nested Transformers中,图神经网络用于对图结构进行编码和特征提取。GNN通过迭代地聚合节点和边的信息来更新节点的表示,从而捕捉图中的局部和全局关系。这样,GNN可以有效地学习节点之间的依赖关系和图的拓扑结构。
嵌套变换器是一种基于自注意力机制的神经网络模型,它在自然语言处理领域中取得了很好的效果。嵌套变换器通过多层自注意力机制来对输入序列进行编码,并且可以捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。
GNN-nested Transformers将GNN和嵌套变换器结合起来,以便同时处理图结构和序列数据。具体而言,GNN用于对图结构进行编码,而嵌套变换器用于对节点的特征序列进行编码。通过这种方式,GNN-nested Transformers可以同时考虑节点之间的关系和节点内部的序列信息,从而更好地建模图结构数据。
GNN-Transformer
GNN-Transformer是一种结合了图神经网络(Graph Neural Network)和Transformer的模型。在图神经网络中,将一个句子看作是一个全连接图,其中的每个词都与其他词相连。而Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,能够在处理序列数据时捕捉到长程依赖关系。GNN-Transformer的主要思想是利用Transformer的自注意力机制来为图中的每个节点(单词)构建特征。通过这种方式,GNN-Transformer可以更直接地将图神经网络和Transformer相结合,从而提高对图结构的理解能力和可扩展性。
GNN-Transformer的引入对于图结构数据的处理具有重要意义。传统的Transformer模型在处理图结构数据时存在一些局限性,例如对于大规模图的扩展性不足、对图中节点的理解能力较弱等问题。而GNN-Transformer通过借鉴图神经网络的思想,能够更好地处理图结构数据,尤其在计算化学等领域的大规模挑战中表现出色。
总结来说,GNN-Transformer是一种结合了图神经网络和Transformer的模型,通过Transformer的自注意力机制来为图中的每个节点构建特征,从而提高对图结构数据的理解能力和可扩展性。它在处理图结构数据方面具有重要的应用潜力,并有望解决图Transformer目前所面临的一些挑战。