rels = graph.match(node_sq, r_type=None) for rel in rels: print(rel) 输出显示正常utf-8编码的文字

如果输出的文字是乱码，可能是因为输出窗口的编码格式与输出的文字编码格式不一致导致的。可以尝试在输出前将文字编码格式转换为输出窗口所用的编码格式，例如：

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

rels = graph.match(node_sq, r_type=None)
for rel in rels:
    print(rel.start_node["property_name"], rel.type, rel.end_node["property_name"]).encode(sys.stdout.encoding, 'replace')

这里使用了 `sys.stdout.encoding` 获取输出窗口所用的编码格式，并使用 `encode()` 方法将输出的文字转换为该编码格式。

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rels = graph.match(node_sq, r_type=None) for rel in rels: print(rel) 输出显示正常文字而非<function Relationship.type at 0x000001E886143288>

非常抱歉，我之前回答的有误。在循环中应该使用 `rel.type()` 方法来获取关系类型，而不是 `rel.type` 属性。修改后的代码如下：

rels = graph.match(node_sq, r_type=None)
for rel in rels:
    print(rel.start_node["property_name"], rel.type(), rel.end_node["property_name"])

这里使用了 `rel.type()` 方法来获取关系类型，并且输出的文字应该是正常的，而非函数对象。

class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)

这段代码定义了一个 `GNNLayer` 类，它是一个图神经网络（GNN）的层。让我来解释一下每个部分的作用：

- `in_feats`：输入特征的大小。
- `out_feats`：输出特征的大小。
- `mem_size`：内存大小。
- `num_rels`：关系类型的数量。
- `bias`：是否使用偏置项。
- `activation`：激活函数（如果有）。
- `self_loop`：是否使用自环（self-loop）边。
- `dropout`：Dropout 的概率。
- `layer_norm`：是否使用层归一化（layer normalization）。

接下来，具体说明 `GNNLayer` 类的初始化过程：

- 调用 `super()` 函数来初始化基类 `nn.Module`，并保存输入参数为类的属性。
- 创建了一个名为 `node_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例，用于处理节点特征。
- 创建了一个长度为 `num_rels` 的 `nn.ModuleList`，其中每个元素是一个名为 `rel_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例，用于处理关系特征。
- 如果设置了 `bias`，则创建了一个可学习的偏置项参数 `h_bias`。
- 如果设置了 `layer_norm`，则创建了一个层归一化的权重参数 `layer_norm_weight`。
- 创建了一个 Dropout 层，用于进行随机失活操作。

这段代码展示了如何初始化一个 GNN 层，并配置其中所需的各种参数和组件。