GCN-GRU python
时间: 2023-07-17 09:07:18 浏览: 65
以下是一个使用GCN-GRU模型的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 定义GCN层
class GraphConvolution(nn.Module):
def __init__(self, in_features, out_features):
super(GraphConvolution, self).__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(in_features, out_features))
self.bias = nn.Parameter(torch.FloatTensor(out_features))
def forward(self, input, adj):
support = torch.mm(input, self.weight)
output = torch.spmm(adj, support)
output = output + self.bias
return output
# 定义GCN-GRU模型
class GCNGRU(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(GCNGRU, self).__init__()
self.gc1 = GraphConvolution(input_dim, hidden_dim)
self.gru = nn.GRU(hidden_dim, hidden_dim)
self.gc2 = GraphConvolution(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x, adj):
x = F.relu(self.gc1(x, adj))
x = x.unsqueeze(0)
_, x = self.gru(x)
x = x.squeeze(0)
x = F.softmax(self.gc2(x, adj), dim=1)
return x
# 创建模型实例
input_dim = 100
hidden_dim = 64
output_dim = 10
adj = torch.randn(input_dim, input_dim) # 邻接矩阵
x = torch.randn(input_dim, input_dim) # 输入特征
model = GCNGRU(input_dim, hidden_dim, output_dim)
output = model(x, adj)
print(output)
```
这段代码定义了一个GCN-GRU模型,其中包含了GCN层和GRU层。GCN层用于图卷积操作,GRU层用于处理时序数据。在代码的最后,创建了一个模型实例并对输入进行前向传播得到输出结果。
请注意,这只是一个示例代码,实际使用时可能需要根据具体任务进行适当的修改和调整。希望对你有帮助!如有任何疑问,请随时提问。
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