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})
时间: 2024-04-18 13:28:36 浏览: 30
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 forward(self, inputs): outputs_f = None outputs_b = None
这是一个神经网络模型中的前向传播函数的代码片段。inputs是模型的输入,而outputs_f和outputs_b是分别表示前向传播和后向传播的输出,通常这两个输出会在模型的训练过程中被用到。在这个代码片段中,outputs_f和outputs_b的初始值都被设置为None,这意味着它们在函数内部的计算中会被重新赋值。