图卷积网络进行骨骼识别代码_PyG训练图卷积网络GCN的代码参考

以下是一个使用Pytorch Geometric (PyG)库训练图卷积网络(GCN)进行骨骼识别的代码示例：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.datasets import Human36M
from torch_geometric.nn import GCNConv

# 加载数据集
train_dataset = Human36M(root='/path/to/dataset', train=True)
test_dataset = Human36M(root='/path/to/dataset', train=False)

# 定义图卷积网络模型
class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(54, 128) # 第一层GCN卷积
        self.conv2 = GCNConv(128, 128) # 第二层GCN卷积
        self.fc1 = torch.nn.Linear(128, 64) # 全连接层
        self.fc2 = torch.nn.Linear(64, 32) # 全连接层
        self.fc3 = torch.nn.Linear(32, 17) # 全连接层

    def forward(self, x, edge_index):
        # x: 特征向量
        # edge_index: 图的邻接矩阵
        x = F.relu(self.conv1(x, edge_index)) # GCN卷积层1
        x = F.relu(self.conv2(x, edge_index)) # GCN卷积层2
        x = F.relu(self.fc1(x)) # 全连接层1
        x = F.relu(self.fc2(x)) # 全连接层2
        x = self.fc3(x) # 全连接层3, 输出17维向量
        return x

# 实例化模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = GCN().to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
model.train()
for epoch in range(50):
    train_loss = 0.0
    for batch in train_dataset:
        x, edge_index, y = batch.x.to(device), batch.edge_index.to(device), batch.y.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        out = model(x, edge_index)
        loss = criterion(out, y)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item() * batch.num_graphs
    train_loss /= len(train_dataset)
    print('Epoch: {:03d}, Train Loss: {:.7f}'.format(epoch, train_loss))

# 测试模型
model.eval()
test_loss = 0.0
for batch in test_dataset:
    x, edge_index, y = batch.x.to(device), batch.edge_index.to(device), batch.y.to(device)
    out = model(x, edge_index)
    loss = criterion(out, y)
    test_loss += loss.item() * batch.num_graphs
test_loss /= len(test_dataset)
print('Test Loss: {:.7f}'.format(test_loss))

在这个示例中，我们使用了Human3.6M数据集进行骨骼识别。该数据集包含了大量的人体骨骼姿态数据，每个姿态由17个关键点组成。我们使用GCN对每个关键点进行分类，输出17维向量，每一维代表一个关键点的分类得分。我们使用均方误差（MSE）作为损失函数，使用Adam优化器进行优化。在训练过程中，我们使用了50个epoch进行训练，每个epoch中遍历整个训练集。在测试过程中，我们仅仅计算了测试集上的损失，没有进行预测。