python 匹配字符串‘'../best_status/GGNN_3edge/GGNN-loss_lr_9e-07_WeightDecay_7e-05_workers_8_batchSize_8_hidden_100_patience_10_size_512_steps_24.csv’ 中最后一个‘/’ 与 '.'之间的字符串

可以使用正则表达式来匹配字符串中最后一个`/`和`.`之间的字符串，具体的正则表达式如下：

import re

text = "../best_status/GGNN_3edge/GGNN-loss_lr_9e-07_WeightDecay_7e-05_workers_8_batchSize_8_hidden_100_patience_10_size_512_steps_24.csv"

pattern = r"/([^/]*)\."

result = re.search(pattern, text)

if result:
    print(result.group(1))  # 输出 GGNN_3edge

上述代码中，正则表达式`/([^/]*)\.`表示匹配最后一个`/`和`.`之间的所有非`/`字符。其中，`[^/]`表示匹配任意一个非`/`字符，`*`表示匹配前面的字符0次或多次，`\.`表示匹配`.`字符。使用`re.search()`函数可以在`text`中查找符合模式的第一个字符串，并将其以`match`对象的形式返回。最后，使用`group(1)`方法可以获取匹配到的第一个子组，即最后一个`/`和`.`之间的字符串`GGNN_3edge`。

相关问题

GGNN(基于空域的图神经网络

GGNN，全称为Gated Graph Neural Network，是一种基于空域的图神经网络。与传统的神经网络不同，GGNN是专门用来处理图数据的。

GGNN最初被提出用于建模计算机程序，但是它的应用范围已经扩展到了社交网络、化学分子等领域。它通过节点之间的信息传递和状态更新来实现图数据的处理。相比传统的图神经网络，GGNN在处理图数据时更加高效和灵活，而且可以很好地处理长期依赖关系。

GGNN的核心思想是将节点之间的信息传递看作一个迭代过程，每一次迭代都会更新节点的状态。在每一次迭代中，GGNN会将每个节点的状态和它的邻居节点的状态进行合并，然后通过门控机制来决定是否更新节点的状态。这种门控机制可以有效地控制信息的流动，并且可以学习到不同节点之间的依赖关系。

ggnn pytorchs实现

GGNN是一种图神经网络模型，是用于处理带有动态结构的问题的一种复杂模型。PyTorch是一个开源的机器学习库，它能够为图形计算提供强大的支持，因此我们可以用PyTorch来实现GGNN模型。

GGNN模型的核心是使用门控递归神经网络（GRU）来更新节点状态，其递归方式类似于循环神经网络（RNN），只是它的输入和输出不仅仅是当前时刻的状态，还包括图形结构信息。为了处理图形数据，GGNN模型使用图卷积操作来将节点和边属性编码为张量，并将这些张量视为网络的输入。

使用PyTorch实现GGNN模型的步骤如下：

1. 定义图形结构：根据实际问题定义节点数量和边的类型、权重等。

2. 数据预处理：将数据处理为合适的格式，使之能够在PyTorch中进行操作。这通常涉及到数据编码和分批。

3. 构建模型：实现 GGNN 的模型结构，包括隐藏状态的初始化、门控递归神经网络（GRU）的计算、更新图形结构信息等。

4. 模型训练：在一组训练数据和目标数据上训练 GGNN 模型，使得模型在图形结构数据中具有较好的表现。

5. 模型测试：在提供测试数据的情况下测试模型的表现，考察其准确性和有效性。

总的来说，PyTorch为我们提供了快速、灵活、高性能的工具，在处理图形数据问题和实现复杂模型时都具有很强的潜力。当然，实现 GGNN 模型也需要根据实际需要进行一些优化和参数调整。