时空图卷积网络 pytorch
时间: 2023-09-26 10:10:36 浏览: 70
时空图卷积网络是一种用于处理时空数据的深度学习模型。在PyTorch中实现时空图卷积网络需要使用相关的库和代码。引用提供了一个安装库和依赖的示例代码,其中使用了conda和pip安装了pytorch-cpu、torchvision-cpu、numpy和scikit-learn。引用给出了一个自己实现的参考实验代码,该代码展示了如何使用PyTorch实现时空图卷积网络。代码中使用了nn.Conv3d、nn.Conv2d和nn.Conv1d等卷积层来进行特征提取和转换。引用提供了一个实际网络模型中的代码,该代码替换了3D卷积层,并提供了forward函数的实现。这段代码可以作为参考来构建时空图卷积网络模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于骨架的动作识别的时空图卷积网络-学习](https://blog.csdn.net/qq_57949013/article/details/128356396)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pytorch中3d卷积如何拆分成空间可分离卷积](https://blog.csdn.net/u011231598/article/details/130620828)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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