torch_geometric.explain

torch_geometric.explain是PyTorch Geometric库中的一个模块，用于解释和可视化图神经网络（GNN）模型的预测结果。它提供了一些方法来解释模型的预测结果、边权重和节点重要性。我们可以使用torch_geometric.explain.Explanation类来表示解释，该类是一个Data对象，包含数据的节点、边、特征和任何属性的掩码。torch_geometric.explain.Explainer类设计用于处理所有可解释性参数，并且可以使用各种已经实现的解释算法（如GNNExplainer、PGExplainer等），也可以通过子类化ExplainerAlgorithm接口来实现新的解释算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【可解释学习】PyG可解释学习模块torch_geometric.explain](https://blog.csdn.net/ARPOSPF/article/details/131724177)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【图神经网络】用PyG实现图机器学习的可解释性](https://blog.csdn.net/ARPOSPF/article/details/131162636)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]