e1 = p.edges edgec = e.findAt(coordinates=(dL/2, 0.0, 0.0))。edgec怎么设定为sequence格式
时间: 2024-04-14 14:29:26 浏览: 22
要将变量edgec设置为序列格式,您可以使用方括号 [] 将其包裹起来,并将其转换为列表。下面是一个示例代码:
```python
e1 = p.edges
edgec = [e.findAt(coordinates=(dL/2, 0.0, 0.0))]
```
在这个示例中,我们将`edgec`设置为一个包含单个元素的列表,该元素是通过`e.findAt()`方法找到的边缘对象。现在,您可以通过索引访问和操作`edgec`中的元素。
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G=nx.Graph G.add_weighted_edges_from(edges)
这是一个Python中使用NetworkX库创建一个无向图G,并添加带权边的语句。其中,Graph()是NetworkX库中创建图的基本函数之一,用于创建一个空的图。G.add_weighted_edges_from(edges)则是使用NetworkX库中的函数将带权边添加到图G中。其中,edges应该是一个包含带权边信息的列表,可以使用类似 [(u, v, weight), (x, y, weight), ...] 的形式来表示。这个函数会将所有的带权边添加到图G中,如果节点不存在,则会自动添加该节点。
m = self.leaky_relu(edges.src['a1'] + edges.dst['a2'])
在这段代码中,`self.leaky_relu`是一个自定义的激活函数,它采用一个输入张量,然后将负值进行缩放,并保持正值不变。
`edges.src['a1']`和`edges.dst['a2']`是输入张量,它们分别表示图中边的源节点和目标节点的特征。`edges.src['a1'] + edges.dst['a2']`是将这两个特征相加得到的结果。
接下来,将这个结果作为输入传递给`self.leaky_relu`函数。如果输入值小于0,则会将其乘以一个小于1的负斜率值,以实现负值的缩放。如果输入值大于等于0,则保持不变。
最后,得到的输出值赋给变量`m`,即为经过Leaky ReLU激活函数处理后的结果。这个结果将被用作边注意力机制中的注意力值。