GCN-GRU python

以下是一个示例的 GCN-GRU 模型的 Python 代码：

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

class GCN_GRU(nn.Module):
    def __init__(self, num_features, hidden_size, num_classes):
        super(GCN_GRU, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(num_features, hidden_size)
        self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index

        x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = x.unsqueeze(0)  # Add extra dimension for GRU input
        x, _ = self.gru(x)
        x = x.squeeze(0)  # Remove extra dimension

        x = self.fc(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

这是一个简单的 GCN-GRU 模型，它使用了 PyTorch 和 PyTorch Geometric 库。模型的输入是一个图数据，包含节点特征和边索引。在 forward 方法中，我们首先使用 GCNConv 层进行图卷积操作，然后将结果输入到 GRU 层中进行序列建模，最后通过全连接层得到输出。

请注意，此处的代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体任务进行适当的修改和调整。