class GraphAttention(nn.Module)和class GAT(nn.Module)这两个类

`GraphAttention`和`GAT`是两个类，继承自`nn.Module`，用于定义图注意力网络的模型结构。

下面是对这两个类的解释：

1. `GraphAttention`类：
- 继承自`nn.Module`，表示这是一个PyTorch模型类。
- 定义了图注意力网络的模型结构。
- 可以包含多个图注意力层，并通过堆叠这些层来构建更复杂的模型。
- 模型中的每个图注意力层可以具有不同的参数和配置。
- 可以实现前向传播函数来定义模型的计算流程。

2. `GAT`类：
- 继承自`nn.Module`，表示这是一个PyTorch模型类。
- 定义了图注意力网络的模型结构。
- 使用了`GraphAttention`类作为其子模块，以构建更复杂的模型。
- 可以通过设置不同的参数和配置来定制化模型。
- 实现了前向传播函数来定义模型的计算流程。

这两个类可以根据具体的需求进行定制和扩展，用于构建图注意力网络模型，并对图数据进行处理和学习。

相关问题

class GAT(nn.Module): def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads): super(GAT, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.attentions = nn.ModuleList([nn.Linear(in_dim, out_dim) for _ in range(num_heads)]) self.out_att = nn.Linear(in_dim*num_heads, out_dim) def forward(self, x, adj): x = x.unsqueeze(1) x = x.transpose(2,0) x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1) alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(1, 2)) / self.num_heads, dim=-1) alpha = torch.where(alpha>0, alpha, torch.zeros_like(alpha)) # alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, torch.zeros_like(alpha)) alpha = alpha / alpha.sum(dim=-2, keepdim=True) out = torch.matmul(alpha, x).squeeze(1) out = F.elu(self.out_att(out)) return out 这段代码中out的形状为（192，512），而self.out_att只能接受（128，512）的输入，这段代码应该怎么调整呢。我尝试在self部分增加一个线性全连接层linear（512，128），但是报错缺少必要的位置参数，我应该怎么办呢。这是pytorch版本

可以在 `forward` 函数中增加一个线性全连接层，将 `out` 的形状从（192，512）变为（192，128），代码如下：

class GAT(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads):
        super(GAT, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.attentions = nn.ModuleList([nn.Linear(in_dim, out_dim) for _ in range(num_heads)])
        self.out_att = nn.Linear(in_dim*num_heads, out_dim)
        self.linear = nn.Linear(512, 128) # 新增的全连接层

    def forward(self, x, adj):
        x = x.unsqueeze(1)
        x = x.transpose(2,0)
        x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1)
        alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(1, 2)) / self.num_heads, dim=-1)
        alpha = torch.where(alpha>0, alpha, torch.zeros_like(alpha))
        # alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, torch.zeros_like(alpha))
        alpha = alpha / alpha.sum(dim=-2, keepdim=True)
        out = torch.matmul(alpha, x).squeeze(1)
        out = F.elu(self.out_att(out))
        out = self.linear(out) # 新增的全连接层
        return out

关于报错缺少必要的位置参数，可以检查一下代码中是否存在遗漏的参数或者参数位置错误的情况。如果还有问题可以提供更详细的错误信息以及代码段。

class Positional_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(Positional_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features

这段代码实现了一个名为Positional_GAT的模型，它基于GAT（Graph Attention Network）模型，并添加了位置嵌入（location embedding）来考虑节点在图中的位置信息。具体来说，该模型包含一个GATConv层（表示第一层GAT），它将输入的特征向量（features）和边的索引（edge_indices）作为输入，并输出一个新的特征向量。第二层GATConv层将第一层的输出、位置嵌入和边的索引作为输入，并输出最终的特征向量。在模型的前向传播过程中，将输入的特征向量和位置嵌入在最开始的时候拼接在一起，然后经过第一层GATConv层进行处理，接着经过ReLU激活函数和dropout层。最后再次将特征向量和位置嵌入拼接在一起，经过第二层GATConv层得到输出结果。整个模型可以用于图分类、节点分类等任务。