(Graph(num_nodes=1767, num_edges=34085, ndata_schemes={'_ID': Scheme(shape=(), dtype=torch.int64), 'feat': Scheme(shape=(50,), dtype=torch.float32), 'label': Scheme(shape=(121,), dtype=torch.float32)} edata_schemes={'_ID': Scheme(shape=(), dtype=torch.int64)}), tensor([[-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], ..., [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481]]), tensor([[1., 0., 0., ..., 1., 1., 0.], [1., 0., 0., ..., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., ..., 0., 0., 0.], ..., [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [1., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]))解释一下这个输出
时间: 2023-10-01 13:09:18 浏览: 40
这个输出包含了三个部分:(Graph, node_features, node_labels)。
第一个部分是一个 Graph 对象,表示一个包含 1767 个节点和 34085 条边的图。其中 ndata_schemes 表示节点数据的属性,包括 '_ID'、'feat' 和 'label' 三个属性,其分别表示节点的 ID、节点的特征和节点的标签。edata_schemes 表示边数据的属性,这里只包含一个 '_ID' 属性,表示边的 ID。
第二个部分是一个形状为 (1767, 50) 的 Tensor,表示每个节点的特征向量。其中第 i 行表示第 i 个节点的特征向量。
第三个部分是一个形状为 (1767, 121) 的 Tensor,表示每个节点的标签。其中第 i 行表示第 i 个节点的标签向量。节点标签是一个 121 维的向量,每一维表示对应的关系类型是否存在,存在则为 1,否则为 0。
这个输出通常是用于图神经网络中输入数据的格式,其中 Graph 对象表示图的结构,node_features 表示每个节点的特征,node_labels 表示每个节点的标签。
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random.seed(0) np.random.seed(0) #Number of abstract nodes num_nodes = 5#10#int(sys.argv[1])#5 #Number of candidate services num_services = 5#10#int(sys.argv[2])#20 num_qos = 4 num_iters = 400 graph_name="SEQUENTIAL_" source = 0 sink = num_nodes adj_name = graph_name+'autogen_nodes'+str(num_nodes)+'_serv'+str(num_services)+'.npy' adjacencyMatrix = np.load(adj_name)#, delimiter=','np.load('autogen_nodes5_serv5.npy') qos_serv_name = name = "massive_qos_services_nodes"+str(num_nodes)+"_services"+str(num_services)+'.npy' unnorm_qos_services = np.load(qos_serv_name) conc_name = graph_name+'concrete_autogen_nodes'+str(num_nodes)+"_serv"+str(num_services)+'.npy' concreteAdjacencyMatrix = np.load(conc_name) minimize = [0,1] maximize =
这段代码主要做了以下几件事情:
1. `random.seed(0)`:设置随机数种子为0,这样可以保证每次生成的随机数是一样的。
2. `np.random.seed(0)`:设置numpy的随机数种子为0,这样可以保证numpy生成的随机数也是一样的。
3. `num_nodes = 5`:设置变量num_nodes的值为5。
4. `num_services = 5`:设置变量num_services的值为5。
5. `num_qos = 4`:设置变量num_qos的值为4。
6. `num_iters = 400`:设置变量num_iters的值为400。
7. `graph_name="SEQUENTIAL_"`:设置变量graph_name的值为"SEQUENTIAL_"。
8. `source = 0`:设置变量source的值为0。
9. `sink = num_nodes`:设置变量sink的值为num_nodes。
10. `adj_name = graph_name+'autogen_nodes'+str(num_nodes)+'_serv'+str(num_services)+'.npy'`:生成一个文件名,用于加载邻接矩阵数据。这里使用了graph_name、num_nodes和num_services来生成文件名。
11. `adjacencyMatrix = np.load(adj_name)`:从文件中加载邻接矩阵数据,并赋值给变量adjacencyMatrix。
12. `qos_serv_name = name = "massive_qos_services_nodes"+str(num_nodes)+"_services"+str(num_services)+'.npy'`:生成一个文件名,用于加载QoS服务数据。这里使用了num_nodes和num_services来生成文件名。
13. `unnorm_qos_services = np.load(qos_serv_name)`:从文件中加载QoS服务数据,并赋值给变量unnorm_qos_services。
14. `conc_name = graph_name+'concrete_autogen_nodes'+str(num_nodes)+"_serv"+str(num_services)+'.npy'`:生成一个文件名,用于加载具体邻接矩阵数据。这里使用了graph_name、num_nodes和num_services来生成文件名。
15. `concreteAdjacencyMatrix = np.load(conc_name)`:从文件中加载具体邻接矩阵数据,并赋值给变量concreteAdjacencyMatrix。
16. `minimize = [0,1]`:定义一个列表minimize,包含元素0和1。
17. `maximize =`:此处代码不完整,缺少后续的赋值语句。需要补充完整的代码才能明确其含义和作用。
解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)
这段代码定义了一个名为GraphMLPEncoder的类,该类继承自FairseqEncoder类。在初始化方法中,它首先调用父类的初始化方法,并将dictionary参数设为None。然后,它从args参数中获取一些配置信息,如最大节点数(max_nodes)、嵌入维度(emb_dim)、编码器层数(num_layer)和类别数(num_classes)。
接下来,它创建了一个名为atom_encoder的GraphNodeFeature对象,该对象用于对图节点特征进行编码。它具有一些参数,如头数(num_heads)、原子数(num_atoms)、入度数(num_in_degree)、出度数(num_out_degree)、隐藏维度(hidden_dim)和层数(n_layers)。
然后,它创建了两个列表:linear和batch_norms。这些列表用于存储线性层和批归一化层的实例。它通过循环来创建多个线性层和批归一化层,并将它们添加到相应的列表中。
最后,它创建了一个线性层graph_pred_linear,该层将嵌入维度映射到类别数。这个线性层用于图预测任务中的分类操作。