你现在利用pytorch定义了两个神经网络,一个是3层用全连接层构造成的MLP,还有一个是图注意力网络。两个输出均是(16,307,12),均未def encode部分。你现在需要把这两个神经网络的输出拼接后送入VAE计算隐变量,VAE的两个编码器就是这两个神经网络,然后解码生成新的交通数据集。这个pytorch应该怎么写,请给我一个比较完整的pytorch代码。原来的数据集形状为(16992,307,12,3)的数据集,其中,16992是时间段数,307是传感器节点个数,12是历史步长,3是特征维度。第一个特征维度是速度,第二个特征维度是根据邻接矩阵产生的度特征,第三个特征维度是星期。现在按照batch_size=16送入模型时,输入为(16,307,12,3)得到的输出均是(16,307,12),并最好告诉我每一行在做什么,相应输出维度应该是什么。MLP的相关参数是input_dim = 36,hidden_dim = 64,output_dim = 12,history_length=12,GAT的相关参数是num_heads = 8,in_dim = 3,hidden_dim = 64,out_dim = 36,输出维度是相同的。最后,请随机生成形状为(16992,307,12,3)的数据集,按批次送入模型,让我自行看看模型的效果
时间: 2024-03-12 16:43:10 浏览: 180
基于Pytorch框架自定义7层卷积神经网络模型实现垃圾分类系统源码+数据集+项目说明(人工智能期末作业).zip
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好的,我会根据您的要求给出一个比较完整的 PyTorch 代码。首先,我们需要定义 MLP 和 GAT 神经网络的模型结构和前向传播过程,然后将两个网络的输出进行拼接,送入 VAE 计算隐变量。
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GATConv
# 定义 MLP 神经网络
class MLP(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, history_length):
super(MLP, self).__init__()
self.input_dim = input_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.output_dim = output_dim
self.history_length = history_length
self.fc1 = nn.Linear(input_dim*history_length, hidden_dim)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, self.input_dim*self.history_length)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
# 定义 GAT 神经网络
class GAT(nn.Module):
def __init__(self, num_heads, in_dim, hidden_dim, out_dim):
super(GAT, self).__init__()
self.num_heads = num_heads
self.in_dim = in_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.out_dim = out_dim
self.conv1 = GATConv(in_dim, hidden_dim, heads=num_heads)
self.conv2 = GATConv(hidden_dim*num_heads, out_dim, heads=1)
def forward(self, x, edge_index):
x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
x = self.conv2(x, edge_index)
return x
# 定义 VAE 神经网络
class VAE(nn.Module):
def __init__(self, encoder1, encoder2, latent_dim):
super(VAE, self).__init__()
self.encoder1 = encoder1
self.encoder2 = encoder2
self.latent_dim = latent_dim
self.fc1 = nn.Linear(encoder1.output_dim+encoder2.output_dim, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, latent_dim)
self.fc3 = nn.Linear(256, latent_dim)
self.fc4 = nn.Linear(latent_dim, 256)
self.fc5 = nn.Linear(256, encoder1.output_dim+encoder2.output_dim)
def encode(self, x1, x2):
h1 = self.encoder1(x1)
h2 = self.encoder2(x2)
h = torch.cat([h1, h2], dim=-1)
h = F.relu(self.fc1(h))
mu = self.fc2(h)
logvar = self.fc3(h)
return mu, logvar
def reparameterize(self, mu, logvar):
std = torch.exp(0.5*logvar)
eps = torch.randn_like(std)
z = mu + eps*std
return z
def decode(self, z):
h = F.relu(self.fc4(z))
x = self.fc5(h)
return x
def forward(self, x1, x2):
mu, logvar = self.encode(x1, x2)
z = self.reparameterize(mu, logvar)
x = self.decode(z)
return x, mu, logvar
```
在上面的代码中,MLP 和 GAT 神经网络的输入都是形状为 (batch_size, 307, 12, 3) 的张量,即 (batch_size, num_nodes, history_length, num_features),其中 num_nodes=307,history_length=12,num_features=3。MLP 的输出和 GAT 的输出都是形状为 (batch_size, 307, 12, 12) 的张量,即 (batch_size, num_nodes, history_length, output_dim),其中 output_dim=12。这里的 MLP 神经网络和 GAT 神经网络的输出维度是相同的,因为我们最后需要将它们的输出进行拼接。
在 VAE 神经网络中,我们将 MLP 和 GAT 神经网络的输出进行拼接,并将拼接后的张量送入 VAE 网络。VAE 网络的输入是形状为 (batch_size, 307, 12, 24) 的张量,即 (batch_size, num_nodes, history_length, output_dim_1+output_dim_2),其中 output_dim_1=output_dim_2=12。VAE 神经网络的输出是形状为 (batch_size, 307, 12, 24) 的张量,即 (batch_size, num_nodes, history_length, output_dim_1+output_dim_2),其中 output_dim_1=output_dim_2=12,表示经过 VAE 计算后的交通数据集。
接下来,我们需要随机生成形状为 (16992, 307, 12, 3) 的数据集,并按批次送入模型进行测试。代码如下:
```python
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
# 定义数据集类
class TrafficDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self):
return self.data.shape[0]
def __getitem__(self, idx):
return self.data[idx]
# 随机生成数据集
data = np.random.rand(16992, 307, 12, 3)
batch_size = 16
# 创建数据加载器
dataset = TrafficDataset(data)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 创建 MLP 和 GAT 神经网络
mlp = MLP(input_dim=36, hidden_dim=64, output_dim=12, history_length=12)
gat = GAT(num_heads=8, in_dim=3, hidden_dim=64, out_dim=36)
# 创建 VAE 神经网络
vae = VAE(encoder1=mlp, encoder2=gat, latent_dim=16)
# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(vae.parameters(), lr=1e-3)
mse_loss = nn.MSELoss()
# 训练模型
vae.train()
for epoch in range(10):
for i, batch in enumerate(dataloader):
optimizer.zero_grad()
x = batch.float().to(device)
x1 = x[:, :, :, :12] # 使用前12个特征作为 MLP 神经网络的输入
x2 = x[:, :, :, 12:] # 使用后12个特征作为 GAT 神经网络的输入
recon_x, mu, logvar = vae(x1, x2)
loss = mse_loss(recon_x, x)
loss += -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp())
loss.backward()
optimizer.step()
if (i+1) % 1000 == 0:
print("Epoch [{}/{}], Batch [{}/{}], Loss: {:.4f}"
.format(epoch+1, 10, i+1, len(dataloader), loss.item()))
# 测试模型
vae.eval()
with torch.no_grad():
for i, batch in enumerate(dataloader):
x = batch.float().to(device)
x1 = x[:, :, :, :12] # 使用前12个特征作为 MLP 神经网络的输入
x2 = x[:, :, :, 12:] # 使用后12个特征作为 GAT 神经网络的输入
recon_x, _, _ = vae(x1, x2)
print("Batch [{}/{}], Reconstruction Error: {:.4f}"
.format(i+1, len(dataloader), mse_loss(recon_x, x).item()))
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个 TrafficDataset 类,用于生成形状为 (16992, 307, 12, 3) 的随机数据集。然后,我们创建了 MLP 和 GAT 神经网络,并将它们作为 VAE 神经网络的两个编码器。接着,我们定义了优化器和损失函数,并在训练过程中计算重构误差和 KL 散度。最后,我们按批次送入数据集,计算重构误差,以测试模型的效果。
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