python实现GCN
时间: 2024-06-07 10:03:14 浏览: 18
Graph Convolutional Network(GCN)是一种用于处理图形数据的前馈神经网络。在Python中实现GCN,我们可以使用许多开源库,如PyTorch和TensorFlow等。以下是一种实现GCN的基本方法:
1.使用Python构建图形表示,并准备好与每个节点相关联的特征。
```python
import networkx as nx
import numpy as np
# 创建一个带有5个节点和4条边的图形
g = nx.Graph()
g.add_edges_from([(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4)])
# 准备每个节点的特征
features = np.random.rand(5, 10)
```
2.将图形转换为邻接矩阵或对称归一化邻接矩阵,并进行快速傅里叶变换(FFT)。
```python
from scipy.sparse.linalg import eigsh
# 将图形转换为邻接矩阵
adj = nx.adjacency_matrix(g)
# 对称归一化邻接矩阵
degrees = np.array(adj.sum(1))
D = np.diag(np.power(degrees, -0.5).flatten())
adj_normalized = D.dot(adj).dot(D)
# 使用快速傅里叶变换
laplacian = np.eye(adj_normalized.shape) - adj_normalized
eigenvalues, eigenvectors = eigsh(laplacian, 2, which='SM')
```
3.对每个节点进行GCN卷积计算。
```python
import torch
from torch.nn import Module
class GCNConv(Module):
def __init__(self, in_feats, out_feats):
super(GCNConv, self).__init__()
self.lin = torch.nn.Linear(in_feats, out_feats)
def forward(self, inputs, adj):
x = self.lin(inputs)
support = torch.spmm(adj, x)
return support
# 初始化GCN Convolutional Layer
gcn_layer = GCNConv(10, 16)
# 对特征进行GCN卷积计算
X = torch.FloatTensor(features)
support = gcn_layer(X, torch.FloatTensor(adj_normalized))
```
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