在GCN的邻接矩阵中添加注意力机制 python

要在GCN的邻接矩阵中添加注意力机制，你可以使用以下步骤：

1. 导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

2. 创建一个注意力机制的类：

class GraphAttentionLayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(GraphAttentionLayer, self).__init__()
        self.in_features = in_features
        self.out_features = out_features
        self.W = nn.Parameter(torch.zeros(size=(in_features, out_features)))
        nn.init.xavier_uniform_(self.W.data, gain=1.414)

    def forward(self, input, adj):
        h = torch.matmul(input, self.W)
        N = h.size()[0]
        a_input = torch.cat([h.repeat(1, N).view(N * N, -1), h.repeat(N, 1)], dim=1).view(N, -1, 2 * self.out_features)
        e = F.leaky_relu(torch.matmul(a_input, self.a), negative_slope=0.2)
        zero_vec = -9e15*torch.ones_like(e)
        attention = torch.where(adj > 0, e, zero_vec)
        attention = F.softmax(attention, dim=1)
        h_prime = torch.matmul(attention, h)
        
        return h_prime

3. 创建一个GCN模型类，并在其中使用注意力机制：

class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, num_features, num_classes):
        super(GCN, self).__init__()
        self.layer1 = GraphAttentionLayer(num_features, hidden_size)
        self.layer2 = GraphAttentionLayer(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x, adj):
        x = F.relu(self.layer1(x, adj))
        x = self.layer2(x, adj)
        return x

这是一个简单的GCN模型，其中的GraphAttentionLayer类实现了注意力机制。在forward方法中，我们首先将输入特征x通过第一个注意力层，然后再通过第二个注意力层。最后，返回输出结果。

请注意，上述代码中的hidden_size是一个超参数，需要根据你的具体问题进行调整。另外，还需要定义一个邻接矩阵adj作为输入，这可以表示图中节点之间的连接关系。

希望这可以帮助你添加注意力机制到GCN中！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。