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。

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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)`。

下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化，初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

这段代码是一个类中的三个方法：

1. `setup_model`: 这个方法初始化了类中的模型，使用了一个叫做 `CasSeqGCN` 的模型，并将该模型保存在了当前类的 `model` 属性中。

2. `create_batches`: 这个方法将读入的数据集划分成了三部分（训练集、验证集、测试集），并将每一部分划分成多个 batch。这个方法返回了三个 batch 列表，分别对应训练集、验证集和测试集。

3. `create_data_dictionary` 和 `create_target`: 这两个方法用于将输入的边和特征数据转换成 PyTorch 可以处理的格式。其中 `create_target` 用于创建目标向量，其大小为 1 维，对应了数据字典中的 `activated_size`。