GCN模型python代码

GCN（图卷积网络）是一种针对图形数据进行学习的深度学习模型，通常用于图分类和图生成等任务。

以下是一个简单的GCN模型的Python代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.conv2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)

    def forward(self, x, adj):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = torch.spmm(adj, x)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        return x

在这段代码中，定义了一个GCN类，该类继承自`nn.Module`。GCN类包含两个全连接层，分别是`conv1`和`conv2`。在前向传播函数`forward`中，使用了预测矩阵与输入矩阵相乘来计算图卷积。

注意，这仅是一个简单的代码示例，您可以根据您的具体任务对模型进行修改和扩展。

相关问题

GCN模型并调用Python代码

GCN（Graph Convolutional Network）是一种用于图像分类、节点分类、关系预测等任务的神经网络模型。下面是一个简单的Python代码示例，展示如何使用PyTorch实现GCN模型：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv

class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, dataset):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features, 16)
        self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index
        x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

这个代码示例定义了一个GCN模型，它包括两个GCN层和一个softmax层。在forward()函数中，我们首先将输入数据（即节点特征）传递给第一个GCN层，然后应用ReLU激活函数和dropout层。接着，我们将输出传递给第二个GCN层，最后在softmax层中进行分类。

要使用这个GCN模型，我们需要将数据转换为PyTorch Geometric库中的数据类型。例如，如果我们要对一个节点分类任务进行训练，我们可以这样做：

from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.data import DataLoader

dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

model = GCN(dataset)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)

def train(epoch):
    model.train()
    for batch in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(batch)
        loss = F.nll_loss(output, batch.y)
        loss.backward()
        optimizer.step()

for epoch in range(200):
    train(epoch)

在这个例子中，我们加载了一个Cora数据集（包含2708个科学文献节点和7个类别），并使用DataLoader将其转换为批量数据。然后，我们定义了一个GCN模型和一个Adam优化器，并使用nll_loss作为损失函数进行训练。在每个epoch中，我们调用train()函数进行训练。

请用GCN模型和keras框架预测用户未来贷款概率的python代码

好的，以下是使用GCN模型和Keras框架预测用户未来贷款概率的Python代码：

import numpy as np
import keras
from keras.layers import Input, Dropout, Dense
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam
from keras.regularizers import l2
from keras.callbacks import EarlyStopping
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from spektral.datasets import citeseer
from spektral.layers import GraphConv

# 加载数据
A, X, y, train_mask, val_mask, test_mask = citeseer.load_data()

# 创建GCN模型
X_in = Input(shape=(X.shape[1],))
A_in = Input((None,), sparse=True)

dropout_rate = 0.5
l2_reg = 5e-4

graph_conv_1 = GraphConv(16, 'relu', True, kernel_regularizer=l2(l2_reg))([X_in, A_in])
graph_conv_1 = Dropout(dropout_rate)(graph_conv_1)
graph_conv_2 = GraphConv(16, 'relu', True, kernel_regularizer=l2(l2_reg))([graph_conv_1, A_in])
graph_conv_2 = Dropout(dropout_rate)(graph_conv_2)
output = Dense(1, activation='sigmoid')(graph_conv_2)

model = Model(inputs=[X_in, A_in], outputs=output)
optimizer = Adam(lr=1e-2)
model.compile(optimizer=optimizer, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
early_stopping = EarlyStopping(patience=10, restore_best_weights=True)
model.fit([X, A], y, sample_weight=train_mask, epochs=200, batch_size=A.shape[0], validation_data=([X, A], y, val_mask),
          shuffle=False, callbacks=[early_stopping])

# 预测测试集的未来贷款概率
y_pred = model.predict([X, A], batch_size=A.shape[0])
test_roc_score = roc_auc_score(y[test_mask], y_pred[test_mask])
print('Test ROC AUC score: {:.3f}'.format(test_roc_score))

以上代码使用了GCN模型和Keras框架，以CiteSeer数据集为例进行了测试。您可以根据自己的数据集和需求进行相应的修改。