graph lstm 代码实现
时间: 2023-08-24 21:06:49 浏览: 49
Graph LSTM的代码实现可以使用torch库中的nngraph模块来完成。下面是一个示例代码,用于实现一个具有三个输入和一个输出的Graph LSTM模块:
```lua
require 'nngraph'
-- 定义输入节点
x1=nn.Identity()()
x2=nn.Identity()()
x3=nn.Identity()()
-- 定义Graph LSTM模块
L=nn.CAddTable()({x1,nn.CMulTable()({x2,nn.Linear(20,10)(x3)})})
mlp=nn.gModule({x1,x2,x3},{L})
```
在这个示例中,我们首先使用`nn.Identity()`来定义三个输入节点x1、x2和x3。然后,我们使用`nn.Linear(20,10)`定义一个线性层,将x3作为输入,并将其与x2相乘。接下来,我们使用`nn.CMulTable()`将x2与线性层的输出相乘。最后,我们使用`nn.CAddTable()`将x1和乘法结果相加,作为Graph LSTM模块的输出L。最后,我们使用`nn.gModule()`将输入节点和输出节点包装成一个可执行的图模块。
这只是一个简单的示例代码,具体的Graph LSTM实现可能会根据具体任务和需求有所不同。但是,这个示例代码可以作为一个起点,帮助你开始实现自己的Graph LSTM模块。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [《Semantic Object Parsing with Graph LSTM》--论文阅读笔记](https://blog.csdn.net/LIYUO94/article/details/105945790)[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^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [好文!使用Torch nngraph实现LSTM](https://blog.csdn.net/tiaojingtao1293/article/details/81207532)[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^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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