_, _, h, w = feats[i].shape ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 2)

这个错误通常是由于特征维度不正确导致的。feats[i]的形状应该是四维的，即(batch_size, channel, height, width)，但是在这个错误中，它只有两个维度。这可能是由于在数据处理过程中出现了错误，导致特征的维度不正确。你可以检查一下数据处理的代码，确保特征被正确地处理成了四维的形状。另外，你也可以检查一下模型的输入维度是否正确，以确保它们与特征的维度匹配。

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class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False) def get_weight(self, x): coef = self.linear_coef(x) if self.act is not None: coef = self.act(coef) w = self.linear_w(coef) w = w.view(-1, self.out_feats, self.in_feats) return w def forward(self, h_dst, h_src): w = self.get_weight(h_dst) res = torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src) return res

这是一个名为 `MemoryEncoding` 的自定义神经网络模块，它继承自 `nn.Module`。该模块用于对输入数据进行编码，并生成权重来计算与另一个输入数据的相关性。

在 `__init__` 方法中，它接受三个参数：`in_feats`（输入特征的大小）、`out_feats`（输出特征的大小）和 `mem_size`（内存大小）。然后它定义了一系列的线性层和激活函数。

`get_weight` 方法用于计算权重。它首先通过一个线性层 `self.linear_coef` 将输入 `x` 转换为权重系数 `coef`。然后，如果定义了激活函数 `self.act`，会对 `coef` 应用这个激活函数。接下来，通过另一个线性层 `self.linear_w` 将 `coef` 转换为权重 `w`。最后，通过改变 `w` 的形状，将其从形状为 `(batch_size, out_feats * in_feats)` 转换为 `(batch_size, out_feats, in_feats)`。

在 `forward` 方法中，它接受两个输入 `h_dst` 和 `h_src`，分别表示目标输入和源输入。它调用了 `get_weight` 方法来计算权重 `w`，然后使用 `torch.einsum` 函数将 `w` 和 `h_src` 进行矩阵乘法，并返回结果。最终的输出形状为 `(batch_size, out_feats)`。

class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)

这段代码定义了一个 `GNNLayer` 类，它是一个图神经网络（GNN）的层。让我来解释一下每个部分的作用：

- `in_feats`：输入特征的大小。
- `out_feats`：输出特征的大小。
- `mem_size`：内存大小。
- `num_rels`：关系类型的数量。
- `bias`：是否使用偏置项。
- `activation`：激活函数（如果有）。
- `self_loop`：是否使用自环（self-loop）边。
- `dropout`：Dropout 的概率。
- `layer_norm`：是否使用层归一化（layer normalization）。

接下来，具体说明 `GNNLayer` 类的初始化过程：

- 调用 `super()` 函数来初始化基类 `nn.Module`，并保存输入参数为类的属性。
- 创建了一个名为 `node_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例，用于处理节点特征。
- 创建了一个长度为 `num_rels` 的 `nn.ModuleList`，其中每个元素是一个名为 `rel_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例，用于处理关系特征。
- 如果设置了 `bias`，则创建了一个可学习的偏置项参数 `h_bias`。
- 如果设置了 `layer_norm`，则创建了一个层归一化的权重参数 `layer_norm_weight`。
- 创建了一个 Dropout 层，用于进行随机失活操作。

这段代码展示了如何初始化一个 GNN 层，并配置其中所需的各种参数和组件。