batch_graph.ndata.pop('h')是什么
时间: 2023-05-23 22:00:37 浏览: 90
意思?
batch_graph.ndata.pop('h')的意思是从批次图(batch_graph)中删除名为'h'的节点特征。这是一个GraphConvolutionalNetwork(GCN)中的常见操作。
相关问题
def forward(self, batch_graph): node_feats = batch_graph.ndata.pop('h') node_feats = self.init_transform(node_feats) node_feats = self.gnn(batch_graph, node_feats) batch_size = batch_graph.batch_size node_feats = node_feats.view(batch_size, -1, self.output_feats) return node_feats什么意思
这是一个PyTorch中的神经网络模型的前向传播函数,输入参数是一个批量的图数据,其中包含节点特征。函数首先从图数据中提取节点特征,然后通过一个初始化变换和一个图神经网络模型对节点特征进行处理。最后,将处理后的节点特征重新组织成一个三维张量并返回。
print(img_size.shape, batch_size.shape),帮我看看这段有什么问题
这段代码会报错,因为 shape 和 size 是 NumPy 数组的属性,而不是普通的变量和常量。因此,如果 img_size 和 batch_size 不是 NumPy 数组,就不能使用 shape 和 size 方法。
如果 img_size 和 batch_size 是普通的变量或常量,可以使用内置函数 len() 来获取它们的大小,而不是使用 shape 和 size:
```python
img_size = 224
batch_size = 32
print("img_size 的大小为:", len(img_size)) # 报错,无法获取大小
print("batch_size 的大小为:", len(batch_size)) # 报错,无法获取大小
```
正确的写法应该是将 img_size 和 batch_size 定义为 NumPy 数组,例如:
```python
import numpy as np
img_size = np.array([224, 224])
batch_size = np.array([32])
print("img_size 的大小为:", img_size.shape) # 输出 (2,)
print("batch_size 的大小为:", batch_size.shape) # 输出 (1,)
```
这样就可以使用 shape 方法来获取它们的大小了。