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 09:43:10 浏览: 30
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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