GCE-GNN怎么运行

GCE-GNN是一种图卷积神经网络模型，用于图数据的学习和分析。下面是GCE-GNN的运行步骤：

1. 数据准备：首先需要准备好图数据，包括节点特征和边的连接关系。可以使用常见的图数据格式，如邻接矩阵或边列表。

2. 模型构建：接下来需要构建GCE-GNN模型。GCE-GNN由多个图卷积层组成，每个图卷积层包括节点特征的更新和聚合操作。可以使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来构建和定义GCE-GNN模型。

3. 模型训练：在构建好模型后，需要使用已标记的图数据进行训练。通过定义损失函数和选择优化算法，可以对GCE-GNN模型进行训练。训练过程中，模型会根据输入的图数据和标签进行参数更新，以提高模型的预测准确性。

4. 模型评估：在训练完成后，需要对GCE-GNN模型进行评估。可以使用测试集或交叉验证等方法来评估模型在未见过的数据上的性能表现，如准确率、召回率等指标。

5. 模型应用：最后，可以将训练好的GCE-GNN模型应用于新的图数据，进行节点分类、图分类、链接预测等任务。通过输入待预测的图数据，模型可以输出相应的预测结果。

相关问题

有那些推荐模型是对SASRec模型的改进

SASRec模型是一种基于self-attention机制的推荐模型，它取得了很好的效果。下面是一些对SASRec模型的改进：

1. SR-GNN模型：这是一种基于图神经网络的推荐模型，通过将用户与物品之间的交互关系表示为图结构，利用GNN模型学习用户和物品的表示，进而进行推荐。

2. TransRec模型：这是一种基于transformer的推荐模型，它利用transformer模型学习用户和物品之间的交互关系，从而进行推荐。

3. SASRec with GCE模型：这是一种基于SASRec模型的改进，它引入了全局上下文嵌入（Global Context Embedding，GCE）来捕捉全局信息，提高了推荐的准确性。

4. STAMP模型：这是一种基于LSTM和self-attention机制的推荐模型，它引入了时间信息，并通过self-attention机制学习用户历史行为序列中物品之间的关系，进而进行推荐。

这些模型都是对SASRec模型的改进，在不同的应用场景下都取得了很好的效果。

kubectl get sc

`kubectl get sc` 是用于查询 Kubernetes（K8s）集群中的存储类（Storage Classes）命令。Storage Class 是 K8s 中定义持久卷（Persistent Volumes, PV）特性的资源，它描述了创建 PV 的能力，如存储类型、可选配额等。

当你运行 `kubectl get sc` 命令时，会列出当前集群中可用的 Storage Classes，显示每个类的名称、状态以及相关的描述信息。下面是一个示例输出：

$ kubectl get sc
NAME                PROVISIONER                            AGE   RECLAIMPOLICY   VOLUMEBINDINGMODE   ALLOWVOLUMEEXPANSION   ACCESSModes
standard            kubernetes.io/gce-pd                   3h    Retain          Immediate           false                  [ReadWriteOnce]
gp2                 aws.com/aws-ebs                         3h    Delete          Immediate           true                   [ReadWriteOnce]
local               kubernetes.io/no-provisioner             3h    Retain          WaitForFirstConsumer   false                  [ReadOnlyMany]

在这个例子中，`NAME`列显示Storage Class的名称，`PROVISIONER`列标识PV是如何被创建的，`AGE`列显示类的创建时间，其他列则提供了关于存储能力的额外信息。