x_cat = torch.concat((x_1, x_2), dim=0) bi_graph = torch.zeros(x_cat.shape[0], x_cat.shape[0]) bi_graph[x_1.shape[0]:, x_2.shape[0]:] = graph_2,其中x_1和x_2是两种节点,graph_2是两种节点的边的权重,这样可以表征一个二分图吗
时间: 2023-10-24 10:04:28 浏览: 41
是的,这段代码可以用来构建一个二分图。其中,x_1和x_2是两种不同的节点类型,它们的数量分别为n1和n2,它们被合并成一个新的节点集合x_cat,共有n1+n2个节点。同时,graph_2是一个大小为(n2, n2)的矩阵,它表示x_2中节点之间的边的权重。在构建二分图时,我们将graph_2添加到bi_graph的右下角,这样x_1中的节点就与x_2中的节点都连接上了,而x_1中的节点之间和x_2中的节点之间并没有边相连。因此,这个二分图由两个不相交的节点集合x_1和x_2组成,它们之间的连接权重由graph_2给出。
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这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)
这段代码中存在一个错误。在for循环中,代码更新了变量b,但是在更新后没有再次进行softmax操作,导致后续的计算结果不正确。因此,需要在for循环中,在更新b后再次进行softmax操作,如下所示:
```
for i in range(num_iterations):
c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1)
weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1)
representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation)
representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1)
representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1)
representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf'))
b = torch.nn.functional.softmax(representation_similarity, dim=-1) # 进行softmax操作
```
这样修改后,该段代码的功能应该能够正常运行。
x_train = torch.as_tensor(x_train, dtype=torch.float32)
`x_train = torch.as_tensor(x_train, dtype=torch.float32)` 这行代码的作用是将 `x_train` 转换为一个 PyTorch 张量,并且指定数据类型为 `torch.float32`。`torch.as_tensor()` 函数将给定的数组或列表转换为张量,并且保留其原始数据类型。在这个例子中,`x_train` 应该是一个包含训练数据的数组或列表,通过调用 `torch.as_tensor()` 将其转换为张量,并且指定数据类型为 `torch.float32`,以便在后续的计算中使用。