上面就是我的GCN代码,我该怎么调整,让它成为一个二分类问题
时间: 2023-06-19 08:09:39 浏览: 46
要将GCN改为二分类问题,你需要进行以下调整:
1. 修改数据集标签:将数据集中的标签改为只有两类,例如0和1。
2. 修改损失函数:将损失函数修改为二分类问题的交叉熵损失函数,例如torch.nn.BCELoss()。
3. 修改输出层:将GCN最后一层的输出节点数改为1,表示输出一个二分类问题的值。
4. 修改激活函数:将最后一层的激活函数改为sigmoid函数,将输出值映射到[0, 1]范围内,表示概率值。
下面是一个简单的示例代码,可以参考一下:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
class GCN(nn.Module):
def __init__(self, num_features, hidden_size, num_classes):
super(GCN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(num_features, hidden_size)
self.conv2 = GCNConv(hidden_size, num_classes)
def forward(self, x, edge_index):
x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return torch.sigmoid(x)
# Example usage
num_features = 16
hidden_size = 32
num_classes = 1 # binary classification
model = GCN(num_features, hidden_size, num_classes)
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
# Training loop
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
optimizer.zero_grad()
out = model(x, edge_index)
loss = criterion(out, y)
loss.backward()
optimizer.step()
# Evaluation
model.eval()
with torch.no_grad():
out = model(x, edge_index)
pred = (out > 0.5).float() # threshold at 0.5
accuracy = (pred == y).float().mean()
print(f"Epoch {epoch}: Loss={loss.item()}, Accuracy={accuracy.item()}")
```
在这个示例代码中,我们将GCN的输出节点数设置为1,使用sigmoid函数作为最后一层的激活函数,同时使用BCELoss作为损失函数。在训练过程中,我们使用0.5作为阈值将输出值转换为二分类问题的预测值。
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