自定义边权重的图可以用于什么GNN模型,其输入格式是什么,最好有一个示例说明
时间: 2024-02-16 09:04:21 浏览: 23
自定义边权重的图可以用于很多GNN模型,例如Graph Convolutional Networks (GCN)、Graph Attention Networks (GAT)、GraphSAGE等。
对于GCN,输入格式是一个邻接矩阵A和一个特征矩阵X,其中A的大小为N×N,X的大小为N×D,N表示节点数,D表示每个节点的特征向量维度。如果有边权重,那么A中的元素就不再是0或1,而是边权重值。
下面是一个使用GCN模型处理自定义边权重图的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
class GCN(torch.nn.Module):
def __init__(self, num_features, hidden_size, num_classes):
super(GCN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(num_features, hidden_size)
self.conv2 = GCNConv(hidden_size, num_classes)
def forward(self, x, edge_index, edge_weight):
# x: N x D feature matrix
# edge_index: 2 x E tensor
# edge_weight: E tensor
x = F.relu(self.conv1(x, edge_index, edge_weight))
x = self.conv2(x, edge_index, edge_weight)
return F.log_softmax(x, dim=1)
```
对于GAT和GraphSAGE,输入格式也类似,只是每个模型的实现细节有所不同。需要注意的是,如果使用自定义边权重,需要在构建图时指定边权重,例如:
```python
import torch_geometric.data as data
edge_index = torch.tensor([[0, 1, 2], [1, 2, 0]], dtype=torch.long)
edge_weight = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], dtype=torch.float)
x = torch.tensor([[0.0], [1.0], [2.0]], dtype=torch.float)
graph = data.Data(x=x, edge_index=edge_index, edge_attr=edge_weight)
```
这里通过`edge_attr`参数指定边权重。