torch_geometric.nn.global_mean_pool的作用,并举个例子
时间: 2024-10-14 14:14:05 浏览: 64
`torch_geometric.nn.global_mean_pool`是PyTorch Geometric库中用于图神经网络(Graph Neural Networks,简称GNNs)的一种全局池化层。它计算每个节点特征向量的平均值,生成一个新的全局表示向量,这个向量反映了整个图的整体信息。这意味着该层主要用于提取图数据的全局上下文特征。
例如,在社交网络分析中,如果每个节点有其属性(如用户的年龄、性别等),我们可以对这些节点的特征向量求平均,得到一个整体的图描述,可以用来预测整个社区的行为或者情感倾向。
```python
import torch
from torch_geometric.data import Data
from torch_geometric.nn import GlobalMeanPool
# 假设我们有一个Data对象data,其中x是节点特征矩阵,大小为[N, F]
x = data.x
graph_size = x.size(0)
# 使用global_mean_pool对所有节点的特征进行平均
out = GlobalMeanPool()(x)
out_size = out.size() # 出口特征向量的维度会变成[F]
print("原始特征维度:", x.shape)
print("全局平均池化后的特征维度:", out.shape)
```
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