def forward(self, inputs, edges="__ALL__", skip=0): self.loss = 0 # prepare h = self.feat_drop(inputs) # NxD 特征丢弃操作，前面定义的 ft = self.fc(h).reshape((h.shape[0], self.num_heads, -1)) # NxHxD' N是批次大小，H是头数，D‘是头的特征维度 a1 = (ft * self.attn_l).sum(dim=-1).unsqueeze(-1) # N x H x 1 计算左边和右边的注意力系数 a2 = (ft * self.attn_r).sum(dim=-1).unsqueeze(-1) # N x H x 1 self.g.ndata.update({'ft' : ft, 'a1' : a1, 'a2' : a2})

在这段代码中，`forward`函数是图神经网络模型的前向传播方法。

首先，函数接收`inputs`作为输入，代表图中节点的特征。然后，将输入特征进行丢弃操作，使用`self.feat_drop`将`inputs`丢弃一部分特征，得到新的特征张量`h`。

接下来，将`h`作为输入传递给全连接层`self.fc`，并将结果重塑为形状为`(h.shape[0], self.num_heads, -1)`的张量。其中，`h.shape[0]`表示批次大小，`self.num_heads`表示头数，`-1`表示根据其他维度自动推断出的维度。

然后，通过对`ft`与`self.attn_l`和`self.attn_r`逐元素相乘，并在最后一维上求和，得到注意力系数张量`a1`和`a2`。这里的注意力系数计算可以看作是对输入特征进行加权求和，以获取节点与其邻居之间的重要性。

最后，通过调用`self.g.ndata.update()`方法来更新图中节点的特征。这个方法接收一个字典作为参数，键为特征名称（例如'ft'、'a1'、'a2'），值为对应的特征张量（例如`ft`、`a1`、`a2`）。这样，在后续的图神经网络层中，可以通过访问`self.g.ndata`来获取更新后的节点特征。

相关问题

def forward(self, inputs): h = inputs edges = "__ALL__" h, edges = self.gat_layers[0](h, edges) h = self.activation(h.flatten(1)) for l in range(1, self.num_layers): h, _= self.gat_layers[l](h, edges, skip=1) h = self.activation(h.flatten(1)) # output projection logits,_ = self.gat_layers[-1](h, edges, skip=1) logits = logits.mean(1) return logits

在这段代码中，`forward`函数是图神经网络模型的前向传播方法。

首先，将`inputs`赋给变量`h`，表示输入特征。

接下来，定义变量`edges`为字符串`"__ALL__"`，这表示所有的边都会参与计算。

然后，通过调用`self.gat_layers[0]`，将输入特征`h`和边信息`edges`传递给第一个GAT层进行计算。这里的GAT层是通过`self.gat_layers`列表中的第一个元素来表示的。该层会得到更新后的节点特征`h`和边信息`edges`。

接着，对更新后的节点特征`h`进行扁平化操作，将其转换为形状为`(batch_size, -1)`的张量。然后，通过激活函数`self.activation`对扁平化后的特征进行处理。

接下来，使用一个循环，从第二层开始遍历所有的GAT层（除了第一层）。
- 对当前层的节点特征`h`和边信息`edges`调用对应的GAT层进行计算，并且设置参数`skip=1`表示需要跳过连接（skip connection）操作。
- 对更新后的节点特征`h`进行扁平化操作，并通过激活函数`self.activation`进行处理。

在完成所有层的遍历后，通过调用最后一层的GAT层`self.gat_layers[-1]`，对更新后的节点特征`h`和边信息`edges`进行计算，并设置参数`skip=1`表示需要跳过连接（skip connection）操作。
- 得到输出的logits和边信息（在这里用下划线 `_` 表示）。
- 对logits沿着第一个维度求平均值，得到形状为`(batch_size, num_classes)`的张量。

最后，返回logits作为模型的输出。

def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise') # AutoEncoder H = self.embedder(X) X_tilde = self.recovery(H) self.autoencoder = Model(inputs=X, outputs=X_tilde) # Adversarial Supervise Architecture E_Hat = self.generator_aux(Z) H_hat = self.supervisor(E_Hat) Y_fake = self.discriminator(H_hat) self.adversarial_supervised = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake, name='AdversarialSupervised') # Adversarial architecture in latent space Y_fake_e = self.discriminator(E_Hat) self.adversarial_embedded = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake_e, name='AdversarialEmbedded') #Synthetic data generation X_hat = self.recovery(H_hat) self.generator = Model(inputs=Z, outputs=X_hat, name='FinalGenerator') # Final discriminator model Y_real = self.discriminator(H) self.discriminator_model = Model(inputs=X, outputs=Y_real, name="RealDiscriminator") # Loss functions self._mse=MeanSquaredError() self._bce=BinaryCrossentropy()

这段代码看起来是在定义一个生成对抗网络（GAN）的结构。代码中包含了生成器（Generator）、监督器（Supervisor）、判别器（Discriminator）、恢复器（Recovery）和嵌入器（Embedder）等模型的构建。

其中，生成器接收随机噪声作为输入，生成伪造的数据。监督器接收生成器生成的数据，并通过一些处理来生成更高质量的数据。判别器用于区分真实数据和伪造数据。恢复器通过将隐藏层的表示恢复为原始数据。嵌入器用于将原始数据转换为隐藏层的表示。

接下来，代码定义了三个不同的模型：自编码器（AutoEncoder）、在潜在空间中的对抗训练模型（Adversarial Supervise Architecture）和嵌入空间中的对抗训练模型（Adversarial Embedded）。其中自编码器用于将原始数据重构为自身。在潜在空间中的对抗训练模型和嵌入空间中的对抗训练模型分别用于在隐藏层的表示和嵌入空间中进行对抗训练。

此外，代码还定义了生成器模型和判别器模型，分别用于生成合成数据和判断真实数据。

最后，代码定义了均方误差（MeanSquaredError）和二元交叉熵（BinaryCrossentropy）作为损失函数。

请注意，这只是代码的一部分，无法完全了解整个模型的功能和训练过程。如果你需要更详细的解释或其他问题，请提供更多的上下文信息。