假设节点特征向量为【N,C】,那么在使用PyTorch Geometric库中的GATConv类时,怎么知道构造的图上有几个节点,每个节点特征向量的维度又是多少
时间: 2024-03-02 08:52:43 浏览: 24
在使用PyTorch Geometric库中的GATConv类时,需要将节点特征向量和邻接矩阵传入模型。在创建数据集时,应该将图的节点数和每个节点特征向量的维度作为参数传入。例如,可以使用`torch_geometric.data.Data`类创建一个数据对象,并将节点特征向量和邻接矩阵存储在该数据对象中:
```python
import torch
from torch_geometric.data import Data
# 构造节点特征向量和邻接矩阵
x = torch.randn(N, C)
edge_index = torch.tensor([...], dtype=torch.long)
# 创建数据对象
data = Data(x=x, edge_index=edge_index)
```
在这个例子中,`N`表示图的节点数,`C`表示每个节点特征向量的维度,`edge_index`表示邻接矩阵。当数据集中有多个数据对象时,每个数据对象的节点数和节点特征向量的维度可能不同。在训练过程中,可以通过`data.num_nodes`和`data.num_features`属性分别获取当前数据对象的节点数和节点特征向量的维度。
相关问题
在使用PyTorch Geometric库中的GATConv类时,传入的节点特征向量是几维的,如果传入的特征向量[batch_size,n,c],那在计算时,是每个mimi-batch都构造一个图结构吗,还是整个batch构造一个图结构
在使用PyTorch Geometric库中的GATConv类时,传入的节点特征向量是2维的,即`[N, C]`。如果传入的特征向量是`[batch_size, N, C]`,则需要使用`torch_geometric.utils.batch.batch`函数将其转换为`[B * N, C]`的形式,其中`B`是mini-batch的大小。在计算时,每个mini-batch都会构造一个图结构进行计算。
具体来说,`torch_geometric.utils.batch.batch`函数会将mini-batch中每个数据对象的节点特征向量拼接在一起,并为每个数据对象的节点编号加上一个偏移量,以区分不同的数据对象。例如,对于一个mini-batch大小为`B`、每个数据对象有`N`个节点、每个节点特征向量的维度为`C`的数据集,可以按照如下方式构造`[B * N, C]`的节点特征向量:
```python
from torch_geometric.utils import batch
# 构造节点特征向量和邻接矩阵
x = torch.randn(batch_size, N, C)
edge_index = torch.tensor([...], dtype=torch.long)
# 将mini-batch中的数据拼接在一起
x = x.view(-1, C)
edge_index, _ = batch(edge_index, batch_size, node_attrs=None, edge_attrs=None)
# 创建数据对象
data = Data(x=x, edge_index=edge_index)
```
在这个例子中,`batch_size`表示mini-batch大小,`N`表示每个数据对象的节点数,`C`表示每个节点特征向量的维度,`edge_index`表示邻接矩阵。在计算时,可以将`data`作为输入传入GATConv类的forward方法中,PyTorch Geometric库会自动根据`edge_index`构造不同的图结构进行计算。
GCN使用Pytorch Geometric的方法实现归一化和池化
Pytorch Geometric提供了一些内置的归一化和池化方法,可以方便地用于GCN模型中。下面分别介绍这些方法的用法。
1. 归一化
Pytorch Geometric提供了两种常见的归一化方法:对称归一化和随机游走归一化。
对称归一化:
```python
import torch_geometric.transforms as T
data = T.NormalizeSymm()(data)
```
随机游走归一化:
```python
import torch_geometric.transforms as T
data = T.RandomWalk()(data)
```
其中,`data`是一个包含图数据的对象,比如`torch_geometric.data.Data`。
2. 池化
池化操作可以将一张大图缩小到一张小图,从而减少模型参数和计算量。Pytorch Geometric提供了几种常见的池化方法,比如TopK池化、SAG Pooling和Diff Pooling。
TopK池化:
```python
import torch_geometric.nn.pool as pool
x, edge_index, batch = pool.topk(x, ratio=0.5, batch=batch)
```
其中,`x`是节点特征矩阵,`edge_index`是边的索引矩阵,`batch`是节点所属的图的标识符。`ratio`是池化后每个图保留的节点数占原图节点数的比例。
SAG Pooling:
```python
import torch_geometric.nn.pool as pool
x, edge_index, _, batch, _, _ = pool.sag_pool(x, edge_index, batch)
```
其中,`x`、`edge_index`和`batch`的含义同TopK池化。SAG Pooling使用节点嵌入向量计算每个节点的注意力权重,根据权重进行池化。
Diff Pooling:
```python
import torch_geometric.nn as nn
diffpool = nn.DiffPool(in_channels, hidden_channels, num_classes)
x, edge_index, edge_attr, batch, perm, score = diffpool(x, edge_index)
```
其中,`in_channels`是输入节点特征的维度,`hidden_channels`是池化后节点特征的维度,`num_classes`是分类的类别数。`x`、`edge_index`和`batch`的含义同TopK池化。Diff Pooling使用GraphSAGE卷积层计算每个节点的嵌入向量,根据嵌入向量进行池化。