GATpytorch实现
时间: 2023-11-13 20:02:45 浏览: 35
好的,关于 GAT 的 PyTorch 实现,你需要先安装 PyTorch 和 DGL 库。然后可以使用 DGL 中的 GraphAttentionLayer 类来实现 GAT 模型。以下是一个简单的示例代码:
```python
import torch
import dgl.function as fn
from dgl.nn.pytorch import GraphAttentionLayer
class GAT(torch.nn.Module):
def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim, num_heads):
super(GAT, self).__init__()
self.layers = torch.nn.ModuleList()
self.layers.append(GraphAttentionLayer(in_dim, hidden_dim, num_heads))
self.layers.append(GraphAttentionLayer(hidden_dim * num_heads, out_dim, 1))
def forward(self, g, features):
for layer in self.layers:
features = layer(g, features).flatten(1)
features = torch.relu(features)
return features
```
这里定义了一个 GAT 类,其中包含两个 GraphAttentionLayer 层。在 forward 方法中,我们将输入特征和图 g 传递给每个层,并使用 ReLU 激活函数进行非线性变换。最后返回输出特征。