用Pytorch写SDNE代码,要求使用ARXIV GR-QC数据集。
时间: 2023-05-24 14:02:03 浏览: 62
好的,我会尽力回答你的问题。
SDNE (Structural Deep Network Embedding) 是一种用于将网络结构映射到低维空间的方法。这种方法通常用于网络可视化、网络社区发现、网络分类等任务。
使用 Pytorch 实现 SDNE 的步骤如下:
1. 准备数据。首先,你需要准备好你要使用的网络数据集。在本例中,你需要使用 ARXIV GR-QC 数据集。这个数据集包含了一个论文的引用网络,其中点表示论文,边表示论文之间的引用关系。你需要将这个网络的邻接矩阵存储到一个矩阵中,并将这个矩阵转换为 Pytorch 的 Tensor。
2. 定义模型。接下来,你需要定义一个 Pytorch 模型来实现 SDNE。这个模型应该包含两个部分:一个编码器和一个解码器。编码器将原始网络数据映射到低维空间,解码器则将低维空间中的数据还原成原始网络。你需要使用 Pytorch 的 nn.Module 类来定义这个模型。
3. 定义损失函数和优化器。接下来,你需要定义损失函数和优化器来训练
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用Pytorch写SDNE代码,要求使用ARXIV GR-QC数据集,给出代码和注释即可,其他无需多言。
在开始之前,需要先导入所需的库和设置超参数:
```
import torch
import numpy as np
import networkx as nx
# 超参数设置
hidden_size = 32 # 隐藏层大小
learning_rate = 0.01 # 学习率
num_epochs = 10 # 训练轮数
```
接下来,我们需要加载GR-QC数据集。这可以通过使用networkx库的`read_edgelist`函数来完成。
```
# 加载GR-QC数据集
G = nx.read_edgelist('grqc.txt')
# 获取图中的节点数和边数
num_nodes = G.number_of_nodes()
num_edges = G.number_of_edges()
# 创建邻接矩阵
adj_matrix = nx.adjacency_matrix(G).todense()
```
接下来,我们需要定义SDNE模型的网络结构。这可以通过定义一个带有两个隐藏层的多层感知机来实现。
```
class SDNE(torch.nn.Module):
def __init__(self, num_nodes, hidden_size):
super(SDNE, self).__init__()
self.encoder = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(num_nodes, hidden_size),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(hidden_size, int(hidden_size / 2)),
torch.nn.ReLU()
)
self.decoder = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(int(hidden_size / 2), hidden_size),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(hidden_size, num_nodes),
torch.nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = self.decoder(x)
return x
```
接下来,我们可以定义损失函数和优化器。对于SDNE模型,我们通
用Pytorch写SDNE代码,要求使用ARXIV GR-QC数据集和原论文方法,给出代码和注释即可,其他无需多言。
好的,我会尽力给出一份使用 Pytorch 实现 SDNE 的代码。
首先,需要安装 Pytorch 和相关的依赖包,具体安装方式可以参考 Pytorch 的官方文档。
然后,需要准备好 ARXIV GR-QC 数据集。这个数据集是一个有向图,其中节点表示论文,边表示论文之间的引用关系。数据集包含两个文件:
- `citation_network.edges`:包含有向图的边的列表,每行表示一条边,包含两个整数,分别表示边的起点和终点。
- `feature_vectors.features`:包含每个节点的特征向量的列表,每行表示一个节点的特征向量,是一个浮点数列表。
我们可以使用下面的代码来读取这两个文件:
```python
import numpy as np
def load_data(edge_file, feature_file):
# 读取边的列表
edges = []
with open(edge_file, 'r') as f:
for line in f:
u, v = map(int, line.strip().split())
edges.append((u, v))
# 读取节点的特征向量
features = []
with open(feature_file, 'r') as f:
for line in f:
feature = list(map(float, line.strip().split()))
features.append(feature)
# 将边和特征转换为 numpy 数组
edges = np.array(edges, dtype=np.int64)
features = np.array(features, dtype=np.float32)
return edges, features
```
接下来,我们需要实现 SDNE 模型。