使用代码实现 图卷积神经网络
时间: 2023-10-28 13:04:34 浏览: 57
下面是使用 PyTorch 实现图卷积神经网络的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class GraphConvolution(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(GraphConvolution, self).__init__()
self.input_dim = input_dim
self.output_dim = output_dim
self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(input_dim, output_dim))
self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim))
self.reset_parameters()
def reset_parameters(self):
nn.init.xavier_uniform_(self.weight)
nn.init.zeros_(self.bias)
def forward(self, x, adj):
support = torch.matmul(x, self.weight)
output = torch.matmul(adj, support)
output = output + self.bias
return output
class GCN(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(GCN, self).__init__()
self.gc1 = GraphConvolution(input_dim, hidden_dim)
self.gc2 = GraphConvolution(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x, adj):
x = F.relu(self.gc1(x, adj))
x = self.gc2(x, adj)
return x
```
上述代码定义了一个 GraphConvolution 类和一个 GCN 类,其中 GraphConvolution 类实现了图卷积操作,GCN 类实现了一个两层 GCN 网络。在 GCN 类的 forward 函数中,我们首先对输入进行第一层图卷积操作,然后使用 ReLU 激活函数进行非线性变换,最后再进行第二层图卷积操作。整个网络的输入是节点特征向量 x 和节点之间的邻接矩阵 adj,输出是预测结果。