pytorch邻接矩阵归一化代码

你可以使用PyTorch来归一化邻接矩阵。以下是一个示例代码：

import torch

def normalize_adjacency(adjacency_matrix):
    # 计算每个节点的度
    node_degrees = torch.sum(adjacency_matrix, dim=1)
    
    # 计算度矩阵的逆矩阵
    degree_matrix = torch.diag(torch.pow(node_degrees, -0.5))
    
    # 对称归一化邻接矩阵
    normalized_adjacency = torch.matmul(torch.matmul(degree_matrix, adjacency_matrix), degree_matrix)
    
    return normalized_adjacency

这个函数接受一个邻接矩阵作为输入，并返回归一化后的邻接矩阵。它首先计算每个节点的度，并使用度矩阵的逆矩阵进行归一化。然后，通过将度矩阵的逆矩阵应用于邻接矩阵来实现对称归一化。

请注意，这个代码只适用于无向图。如果你处理的是有向图，可能需要使用不同的归一化方法。