class GraphInfo: def __init__(self, edges: typing.Tuple[list, list], num_nodes: int): self.edges = edges self.num_nodes = num_nodes

这是一个关于编程的问题，我可以回答。这段代码定义了一个名为GraphInfo的类，它有两个属性：edges和num_nodes。edges是一个元组，其中包含两个列表，表示图中的边。num_nodes表示图中节点的数量。

相关问题

class Node: def __init__(self, num, name, intro): self.num = num self.name = name self.intro = intro self.visited = False class Edge: def __init__(self, fr, to, weight): self.fr = fr self.to = to self.weight = weight class Graph: def __init__(self): self.nodes = [] self.edges = {} def add_node(self, node): self.nodes.append(node) self.edges[node] = [] def add_edge(self, edge): self.edges[edge.fr].append(edge) self.edges[edge.to].append(Edge(edge.to, edge.fr, edge.weight))graph = Graph() with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): items = line.strip().split(',') num = int(items[0]) name = items[1] intro = items[2] node = Node(num, name, intro) graph.add_node(node) for i in range(3, len(items), 2): neighbor = int(items[i]) weight = int(items[i+1]) edge = Edge(node, graph.nodes[neighbor-1], weight) graph.add_edge(edge) data.txt里怎么写

data.txt 的格式应该是每一行代表一个节点和它的邻居节点以及边的权重，具体格式如下：

节点编号,节点名称,节点介绍,邻居节点1,边的权重1,邻居节点2,边的权重2,...

例如：

1,Node1,This is Node1,2,10,3,15,4,20
2,Node2,This is Node2,1,10,3,5
3,Node3,This is Node3,1,15,2,5,4,8
4,Node4,This is Node4,1,20,3,8

class MultiHeadAttentionGraph(nn.Module): def __init__(self, n_head, d_model, d_k, d_v, dropout=0.1): super().__init__() self.n_head = n_head self.d_model = d_model self.d_k = d_k self.d_v = d_v self.W_Q = nn.Linear(d_model, n_head*d_k) # account for the fact that the relational edge information has double # the length self.W_K = nn.Linear(d_model*2, n_head*d_k) self.W_V = nn.Linear(d_model*2, n_head*d_v) self.W_O = nn.Linear(n_head*d_v, d_model) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_model) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, nodes, edges): n_batch, n_nodes, n_neighbors = edges.shape[:3] Q = self.W_Q(nodes).view([n_batch, n_nodes, 1, self.n_head, 1, self.d_k]) K = self.W_K(edges).view([n_batch, n_nodes, n_neighbors, self.n_head, self.d_k, 1]) attention = torch.matmul(Q, K).view([n_batch, n_nodes, n_neighbors, self.n_head]).transpose(-2,-1) attention = attention /np.sqrt(self.d_k) attention = self.softmax(attention) V = self.W_V(edges).view([n_batch, n_nodes, n_neighbors, self.n_head, self.d_v]).transpose(2,3) attention = attention.unsqueeze(-2) output = torch.matmul(attention, V).view([n_batch, n_nodes, self.d_v*self.n_head]) output = self.W_O(output) output = self.dropout(output) output = self.layer_norm(output + nodes) attention = attention.squeeze(-2).transpose(-2,-1) return output, attention

这是一个PyTorch模型的类定义，名为MultiHeadAttentionGraph。它继承自nn.Module类，表示这是一个可训练的模型。该模型实现了多头注意力机制，用于图神经网络中节点特征的更新。

该类的初始化方法中，有5个参数：n_head表示注意力头数，d_model表示输入节点特征的维度，d_k和d_v分别表示每个注意力头的查询、键、值向量的维度，dropout表示Dropout层的丢弃率。

该类的forward方法中，有2个参数：nodes表示输入的节点特征，edges表示节点之间的关系信息。其中，nodes的形状为(batch_size, num_nodes, d_model)，edges的形状为(batch_size, num_nodes, num_neighbors, 2*d_model)，其中2*d_model表示每条关系信息包含起点和终点的节点特征。

在forward方法中，首先通过全连接层W_Q、W_K、W_V将输入特征映射到查询、键、值向量，并对维度进行调整，得到Q、K、V三个张量。然后使用torch.matmul函数计算Q、K的点积，再进行softmax得到每个节点与邻居节点的注意力权重。接着使用torch.matmul函数计算注意力权重与V的加权和，并将结果维度调整为(batch_size, num_nodes, n_head*d_v)，通过全连接层W_O得到输出特征。最后使用Dropout层和LayerNorm层对输出特征进行处理，得到最终的节点特征输出。注意力权重也作为函数的输出返回。