v_d = v_d.add_self_loop()是什么意思
时间: 2023-05-11 18:01:43 浏览: 265
这是一个关于图的操作,add_self_loop()是一个方法,可以将图中所有节点都与自身建立一条边,v_d代表一个图对象,v_d.add_self_loop()的意思是将v_d图中的所有节点都与自身建立一条边。
相关问题
dgl.add_self_loop(g)
`dgl.add_self_loop(g)` 是一个 DGL (Deep Graph Library) 中的函数,用于在图 `g` 中添加自环。自环是指从节点到其自身的边。在某些图神经网络中,自环可以提供节点自身信息的表示,从而加强模型学习能力。
例如,对于节点嵌入模型,可以将自环视为节点自身的嵌入,从而将节点的自身信息考虑在内。具体地,如果一个节点 v 有自环,则在计算节点 v 的嵌入时,可以将自环的嵌入与邻居节点的嵌入一起考虑。
需要注意的是,如果图已经存在自环,则 `dgl.add_self_loop(g)` 不会改变该图的结构。
class DTIDataset(data.Dataset): def __init__(self, list_IDs, df, max_drug_nodes=290): self.list_IDs = list_IDs self.df = df self.max_drug_nodes = max_drug_nodes self.atom_featurizer = CanonicalAtomFeaturizer() self.bond_featurizer = CanonicalBondFeaturizer(self_loop=True) self.fc = partial(smiles_to_bigraph, add_self_loop=True)是什么意思
这段代码定义了一个名为DTIDataset的类,它继承自data.Dataset。在初始化函数中,它接受三个参数:list_IDs、df和max_drug_nodes。它还定义了一个atom_featurizer和一个bond_featurizer,它们分别使用CanonicalAtomFeaturizer和CanonicalBondFeaturizer类进行初始化。最后,它定义了一个fc函数,它使用smiles_to_bigraph函数将SMILES字符串转换为图形表示,并添加了自环。