model = SpGAT(nfeat=features.shape[1], nhid=args.hidden, nclass=int(labels.max()) + 1, dropout=args.dropout, nheads=args.nb_heads, alpha=args.alpha)
时间: 2024-01-04 17:04:58 浏览: 29
这段代码用于创建一个SpGAT模型,其中:
- nfeat表示输入特征的数量,即features.shape[1]。
- nhid表示隐藏层的维度,即args.hidden。
- nclass表示输出类别的数量,即labels中的最大值加1,因为类别从0开始编号。
- dropout表示dropout的概率,即args.dropout。
- nheads表示每个节点的头数,即args.nb_heads。
- alpha表示LeakyReLU的负斜率系数,即args.alpha。
这个模型的具体实现可能因代码库而异,但通常包含一个或多个Graph Attention层,用于从输入特征中学习节点之间的关系。在这种情况下,SpGAT可能是一个带有稀疏邻接矩阵的GAT模型,其中Sp表示稀疏(Sparse)。
例如,如果我们将nfeat设置为100,nhid设置为64,nclass设置为10,dropout设置为0.5,nheads设置为8,alpha设置为0.2,则可以创建一个SpGAT模型:
```
model = SpGAT(nfeat=100, nhid=64, nclass=10, dropout=0.5, nheads=8, alpha=0.2)
```
这个模型将有8个头,每个头都会从输入特征中学习节点之间的关系,并产生一个64维的隐藏向量。最终,这些隐藏向量将被汇聚到一个10维的输出向量中,用于预测节点的类别。
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java求sn=a+aa+aaa+...+的值
以下是一个简单的 Java 代码来计算 s_n = a + aa + aaa + ... 的值,其中 a、n 从命令行参数传递:
```java
public class SumOfSeries {
public static void main(String[] args) {
if (args.length != 2) {
System.out.println("Usage: java SumOfSeries <a> <n>");
return;
}
int a = Integer.parseInt(args[0]);
int n = Integer.parseInt(args[1]);
int sum = 0;
int term = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
term = term * 10 + a;
sum += term;
}
System.out.println("s_n = " + sum);
}
}
```
你可以在命令行运行这个程序,比如:
```
java SumOfSeries 2 5
```
这将计算 s_5 = 2 + 22 + 222 + 2222 + 22222 的值,并输出结果:
```
s_n = 24690
```
index = index[:, args.exp_id % index.shape[1]]
As an AI language model, I do not have emotions or feelings. "Null" typically refers to a value that represents no data or an empty state in computer programming.