virtual_node_feat = torch.cat((torch.zeros(num_virtual_nodes, 74), torch.ones(num_virtual_nodes, 1)), 1)是什么意思

时间: 2023-05-10 20:55:36 浏览: 138
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torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

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这段代码是在使用 PyTorch 框架中创建一个包含虚拟节点特征的张量。其中，torch.zeros(num_virtual_nodes, 74) 创建了一个大小为 num_virtual_nodes x 74 的全零张量，torch.ones(num_virtual_nodes, 1) 创建了一个大小为 num_virtual_nodes x 1 的全一张量。torch.cat((torch.zeros(num_virtual_nodes, 74), torch.ones(num_virtual_nodes, 1)), 1) 将这两个张量按列拼接起来，得到一个大小为 num_virtual_nodes x 75 的张量，其中前 74 列为全零，最后一列为全一。
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torch适配Mac m1的本地编译版，有需要下载，注意这个对应python版本为3.8

这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)

representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1)...

使用train_g.nodes['drug'].data['drug_node_feat'] = torch.from_numpy(np.zeros((train_drug_num, dataset.data.x_drugs.shape[1])))创建了属性之后要怎么赋值

train_g.nodes['drug'].data['drug_node_feat'] = torch.tensor(your_data) 其中，your_data是你想要赋值给属性的数据。请确保your_data的形状为(train_drug_num, feat_dim)，其中feat_dim是属性的维度...

class GAT(nn.Module): def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads): super(GAT, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.attentions = nn.ModuleList([nn.Linear(in_dim, out_dim) for _ in range(num_heads)]) # self.linear = nn.Linear(512, 128) self.out_att = nn.Linear(in_dim*num_heads, out_dim) def forward(self, x, adj): x = x.unsqueeze(1) x = x.transpose(2,0) x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1) alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(1, 2)) / self.num_heads, dim=-1) alpha = torch.where(alpha>0, alpha, torch.zeros_like(alpha)) # alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, torch.zeros_like(alpha)) alpha = alpha / alpha.sum(dim=-2, keepdim=True) out = torch.matmul(alpha, x).squeeze(1) out=out.reshape(-1,128) # out = self.linear(out) out = F.elu(self.out_att(out)) return out这段代码为什么一直报错mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (512x768 and 512x128)，我应该怎么修改呢？它是怎么在x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1)这一步将输入（24，1，16）变成（512，768）的形状的，在这一步总是报错和（512，128）的全连接层不匹配，怎么修改呢。这是pytorch代码，本意是构建两层GAT用点注意力机制对形状为（16992，307，12，2）的数据集按第二列度特征相同的节点计算注意力系数和隐变量，怎么完善呢

x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1) x = x.view(batch_size, self.num_heads, num_nodes, -1) 如果你要使用全连接层将多头注意力的输出映射到期望的输出维度，需要将out_dim*num_heads...

hidden_state = torch.zeros(batch_size, num_nodes * self._hidden_dim).type_as( inputs )

这是一个用于创建初始隐藏状态的张量，张量的大小是(batch_size, num_nodes * hidden_dim)，类型与输入张量相同。其中，batch_size表示批量大小，num_nodes表示节点数，hidden_dim表示隐藏层维度。这个张量通常用于...
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feat = torch.zeros(3, 5) feat.scatter_add_(1, idx.unsqueeze(1).repeat(1, 4), val.unsqueeze(1).repeat(1, 4)) 其中，scatter_add_函数的第一个参数表示要聚合的维度，这里是第1维，即按行进行聚合。第二个...

python dgl 修改本地存储的bin数据图属性，增加新的节点属性"node_f2"

new_node_feat = torch.zeros(num_nodes, 1) graph.ndata['node_f2'] = new_node_feat 3. 将修改后的图数据重新保存到二进制文件中 dgl.data.utils.save_graphs("path/to/binary/file.bin", graph) ...

python dgl 修改本地存储的bin数据图属性，给原有的属性"node"增加新的数据

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在一个第一层为GCNmf其他层为GCN的神经网络模型中，在GCNmf层中加入Adaptive node 模块代码

mask = torch.zeros(batch_size, num_nodes, dtype=torch.bool, device=x.device) mask.scatter_(-1, indices, True) # Apply mask to the node features and adjacency matrix x = x[mask].view(batch_size, ...

你作为一名研究交通流量预测的硕士研究生，你现在有一个形状为（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。你现在想构造3层MLP计算星期特征维度相同的时间段数之间的相关性输出，请给我一份详细可行的代码，包括input_dim,hidden_dim等。并最好告诉我每一行在做什么，相应输出维度应该是什么。请用for循环按批次送入模型，避免killed或内存爆炸，最后MLP的batch_out输出最好是（16，307，12）。

output = torch.zeros(num_time_periods, num_sensor_nodes, num_sensor_nodes) # 按批次计算相关性 for i in range(0, num_time_periods, batch_size): # 取出一个批次的数据 batch_data = data[i:i+batch_size]...

1.请你以研究交通流量预测的硕士身份，你想构造两层GAT对形状为（16992，307，12，2）的数据集计算隐变量，利用槽注意力机制计算度相同的注意力系数，其中307是交通传感器节点个数，2是特征维度，包括速度特征和根据邻接矩阵划分的度特征。你能否提供一个这样想法实现的思路或者这种想法实现的pytorch代码。 2.多次尝试中，我发现问题总是出现在内存爆炸、killed、forward中多一个参数位置或者邻接矩阵分配过大等，这些问题如何避免呢，用代码怎么解决？ 3.请自己构建，不要调用别人的代码和包，请体现按度特征相同计算那一部分。请按批次将数据送入编码，不然总是报错： DefaultCPUAllocator: can't allocate memory: you tried to allocate 17930293248 bytes. 4.请这份pytorch一定要体现计算度特征相同的节点注意力系数的部分，并且最好为我注释一下每一层代码在做什么，应输出的形状是什么 5.请按批次将x送入模型，不然有报错内存爆炸谢谢，上述代码又报错;shape '[32, 307, 8, 64]' is invalid for input of size 60358656为什么会这样，怎么改掉。一定要按批次送入模型

coeffs = torch.zeros(x.size(0), x.size(1), x.size(1), device=x.device) for i in range(x.size(0)): for j in range(x.size(1)): d = deg[i, j].item() if d == 0: continue idx = (deg[i] == d).nonzero...

上面的代码不符合我的要求：没有用for循环且最后输出形状不是我想要的格式 你作为一名研究交通流量预测的硕士研究生，你现在有一个形状为（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。你现在想构造3层MLP作为VAE的一个变分编码器，计算星期特征维度相同的时间段数之间的隐变量，MLP用全连接层就可以，请给我一份详细可行的代码，包括input_dim,hidden_dim等。并最好告诉我每一行在做什么，相应输出维度应该是什么。请用for循环按批次送入模型，避免killed或内存爆炸，最后的输出最好是（16，307，12）。这是pytorch版本

output_data = torch.zeros(time_steps, sensor_nodes, history_steps, hidden_dim) # 使用for循环，按批次送入模型，避免killed或内存爆炸 for i in range(0, time_steps, batch_size): # 取出一个批次的数据 ...

请你以研究交通流量预测的硕士身份，你想构造两层GAT对形状为（16992，307，12，2）的数据集计算隐变量，利用槽注意力机制计算度相同的注意力系数，其中307是交通传感器节点个数，2是特征维度，包括速度特征和根据邻接矩阵划分的度特征。你能否提供一个这样想法实现的思路或者这种想法实现的pytorch代码。多次尝试中，我发现问题总是出现在内存爆炸、killed、forward中多一个参数位置或者邻接矩阵分配过大等，这些问题如何避免呢，用代码怎么解决？请自己构建，不要调用别人的代码，请体现按度特征相同计算那一部分。请按批次将数据送入编码，不然总是报错： DefaultCPUAllocator: can't allocate memory: you tried to allocate 17930293248 bytes.请这份pytorch一定要体现计算度特征相同的节点注意力系数的部分，并且最好为我注释一下每一层代码在做什么，应输出的形状是什么，请按批次将x送入模型，不然有报错内存爆炸谢谢不要调用别人的包

self.W = nn.Parameter(torch.zeros(size=(num_heads, in_features, out_features))) self.a = nn.Parameter(torch.zeros(size=(num_heads, 2 * out_features))) nn.init.xavier_uniform_(self.W) nn.init....
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newbee-mall 项目是一套电商系统，包括 newbee-mall 商城系统及 newbee-mall-admin 商城后台管理系统，基于 Spring Boot 2.X 和 Vue 以及相关技术栈开发。前台商城系统包含首页门户、商品分类、新品上市、首页轮播、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单、订单结算流程、个人订单管理、会员中心、帮助中心等模块。后台管理系统包含数据面板、轮播图管理、商品管理、订单管理、会员管理、分类管理、设置等模块。本仓库中的源码为新蜂商城前分离版本的 Vue 项目（Vue 版本为 2.x），主要前端开发人员，右上角 API 源码在另外一个仓库newbee-mall-api。新蜂商城 Vue 版本线上预览地址http://vue-app.newbee.ltd，账号可自行注册，建议使用手机模式打开。前储物版本包括四个仓库新蜂商城耳机接口 newbee-mall-api新蜂商城 Vue2 版本 newbee-mall-vue-app新蜂商城 Vue3 版本 newbee-mall-vue3-app新蜂商城后台管理系统 Vue3
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基于MySQL+Spark+Echarts+SpringBoot的豆瓣电影数据可视化项目源码+文档说明，个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分，项目中的源码都是经过本地编译过可运行的，都经过严格调试，确保可以运行！主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。 基于MySQL+Spark+Echarts+SpringBoot的豆瓣电影数据可视化项目源码+文档说明基于MySQL+Spark+Echarts+SpringBoot的豆瓣电影数据可视化项目源码+文档说明基于MySQL+Spark+Echarts+SpringBoot的豆瓣电影数据可视化项目源码+文档说明基于MySQL+Spark+Echarts+SpringBoot的豆瓣电影数据可视化项目源码+文档说明基于MySQL+Spark+Echarts+SpringBoot的豆瓣电影数据可视化项目源码+文档说明基于MySQL+Spark+Echarts+Spr
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