python实现GNN+LSTM

GNN+LSTM是一种结合了图神经网络和长短时记忆网络的模型，可以用于处理图数据序列。下面是一个简单的Python实现：

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

class GNNLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(GNNLSTM, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.gcn = GCNConv(input_dim, hidden_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(hidden_dim, hidden_dim)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = F.relu(self.gcn(x, edge_index))
        x = x.unsqueeze(0)
        lstm_out, (h_n, c_n) = self.lstm(x)
        out = self.fc(h_n.squeeze(0))
        return out

这个模型的输入是一个节点特征矩阵x和一个边索引矩阵edge_index，输出是一个预测结果向量。在forward函数中，首先使用GCNConv对节点特征进行卷积操作，然后将结果输入到LSTM中进行序列建模，最后通过全连接层得到预测结果。