gat140订阅通知消息参数定义

时间: 2023-06-05 09:02:15 浏览: 18
gat140是一种订阅通知消息的协议，其参数定义如下： 1. 消息类型（MsgType）：表示通知消息的类型，可以是订阅、取消订阅、刷新等。 2. 订阅标识（SubscriptionID）：表示订阅的唯一标识符，用于区分不同的订阅。 3. 消息的发送方/接收方（SenderCompID/TargetCompID）：表示消息的发送方和接收方的标识符，用于确认消息的来源和去向。 4. 应用程序序号（MsgSeqNum）：表示消息的序列号，用于确保消息的顺序和完整性。 5. 发送时间（SendingTime）：表示消息的发送时间，以格林威治标准时间（GMT）表示。 6. 消息体（MessageBody）：表示具体的通知消息内容，包括订阅的数据内容、订阅的周期等。 7. 附加数据（ExtendedData）：表示额外的数据信息，可以是订阅者的标识符、订阅者的权限等。 8. 消息长度（BodyLength）：表示消息体的长度。 以上是gat140订阅通知消息参数的定义，根据这些参数可以进行订阅、取消订阅和刷新等操作。使用gat140协议可以方便地进行实时数据的订阅和管理，提高数据处理的效率和准确性。
相关问题

gat1400通知消息参数定义

gat1400通知消息参数定义是关于监控安全系统中的消息通知参数标准，其定义的参数包括了通知类型、通知目标、通知内容、通知时间、通知人等多个方面。 首先，通知类型指的是通知消息的种类，包括报警信息、异常事件、日志信息等，用于区分不同种类的通知消息。 其次，通知目标是指通知消息的接收对象，可以是个人、群组或者设备，便于快速、准确地将消息推送给指定的接收方。 接下来，通知内容是通知消息所含的具体内容，可以包括文字、图片、视频等多种形式，方便接收方对于通知内容的全面了解。 同时，通知时间表示通知消息的产生或者推送时间，用于方便接收方快速了解事件的发生时间和推送时间。 最后，通知人是指通知消息的发起者，用于记录通知消息的来源和责任，方便后续的追溯和处理。 总之，gat1400通知消息参数定义为监控安全系统中消息通知提供了一个完整且标准的参数定义，方便系统开发者和使用者进行通知消息的规范化操作，提高了系统的整体安全性和效率。

gat1400 订阅

GAT1400是一个订阅服务，旨在为用户提供前沿的人工智能技术和应用。 首先，GAT1400的订阅服务使用户能够获取最新的人工智能技术动态和趋势。该服务将定期向用户发送有关人工智能领域的最新研究成果、发展趋势和应用案例等信息。用户可以通过订阅来了解人工智能技术的最新进展，以便及时掌握行业动态。 其次，GAT1400的订阅服务还提供专业的人工智能学习资源。用户可以通过订阅来获取相关的学习资料、教程和培训资源。无论是初学者还是专业人士，都可以通过这些资源来学习和提升自己的人工智能技能。 此外，GAT1400的订阅服务还包括人工智能应用案例分享。用户可以通过订阅收到来自行业内的专业人士分享的人工智能应用案例和成功实践。这些案例将帮助用户了解人工智能技术在不同领域的应用，激发他们的创新灵感和实践动力。 总的来说，GAT1400订阅提供了一个全面的人工智能学习和应用平台。无论是对于初学者还是专业人士，订阅都将为他们提供有价值的资源和信息。通过订阅，用户可以与人工智能领域的专家和实践者建立联系，不断提升自己的人工智能技能和知识水平。

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GAT pytorch

GAT（Graph Attention Network）是一种用于图数据的注意力机制模型，在PyTorch中也有相应的实现。您可以使用PyTorch Geometric库来构建和训练GAT模型。 要使用GAT模型，您首先需要安装PyTorch Geometric库。您可以使用以下命令安装它： pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+${CUDA}.html pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+${CUDA}.html pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+${CUDA}.html pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+${CUDA}.html pip install torch-geometric 一旦安装完成，您可以使用以下代码示例构建和训练一个简单的GAT模型： python import torch import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import GATConv class GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_classes): super(GAT, self).__init__() self.conv1 = GATConv(input_dim, hidden_dim, heads=8) self.conv2 = GATConv(hidden_dim * 8, hidden_dim, heads=1) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_dim, num_classes) def forward(self, x, edge_index): x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training) x = F.elu(self.conv1(x, edge_index)) x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training) x = self.conv2(x, edge_index) x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training) x = F.elu(self.fc(x)) return F.log_softmax(x, dim=1) # 构造数据 x = torch.randn(10, 16) # 节点特征矩阵 edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 7], [1, 0, 2, 1, 4, 3, 6, 5, 7, 8]], dtype=torch.long) # 边索引 y = torch.tensor([0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1], dtype=torch.long) # 节点标签 # 初始化模型并进行训练 model = GAT(input_dim=16, hidden_dim=32, num_classes=2) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) def train(): model.train() optimizer.zero_grad() out = model(x, edge_index) loss = F.nll_loss(out, y) loss.backward() optimizer.step() for epoch in range(100): train() 这个示例代码构建了一个包含两个GAT层的GAT模型，并在一个简单的图数据集上进行了训练。您可以根据自己的数据集和任务来调整模型的参数和配置。请确保根据您的需求适当调整模型的输入维度、隐藏维度和输出类别数量等参数。

GAT python

在Python中，你可以使用深度学习框架例如PyTorch或TensorFlow来实现GAT模型。这里给出一个使用PyTorch实现GAT的简单示例代码： python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class GraphAttentionLayer(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(GraphAttentionLayer, self).__init__() self.W = nn.Linear(in_features, out_features) self.a = nn.Linear(2*out_features, 1) def forward(self, x, adj): h = self.W(x) N = h.size(0) a_input = torch.cat([h.repeat(1, N).view(N*N, -1), h.repeat(N, 1)], dim=1).view(N, -1, 2*h.size(1)) e = F.leaky_relu(self.a(a_input).squeeze(2)) zero_vec = -9e15*torch.ones_like(e) attention = torch.where(adj > 0, e, zero_vec) attention = F.softmax(attention, dim=1) h_prime = torch.bmm(attention.unsqueeze(0), h.unsqueeze(0)) return F.elu(h_prime) class GAT(nn.Module): def __init__(self, in_features, hidden_features, out_features, num_heads): super(GAT, self).__init__() self.attentions = [GraphAttentionLayer(in_features, hidden_features) for _ in range(num_heads)] for i, attention in enumerate(self.attentions): self.add_module('attention_{}'.format(i), attention) self.out_att = GraphAttentionLayer(hidden_features*num_heads, out_features) def forward(self, x, adj): x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training) x = torch.cat([att(x, adj) for att in self.attentions], dim=2) x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training) x = F.elu(self.out_att(x, adj)) return F.log_softmax(x, dim=2) 这是一个简化的GAT模型实现，包括GraphAttentionLayer和GAT两个类。你可以根据自己的需求和数据的特点进行适当的修改和扩展。 这段代码中，GraphAttentionLayer类定义了一个注意力层，GAT类则定义了整个GAT模型。在forward方法中，通过多头注意力机制和注意力权重的计算，将节点特征进行聚合和更新，最后输出预测结果。 请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中你可能需要根据具体场景进行调整和改进。希望对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

gat代码pytorch

GAT（Graph Attention Network）是一种基于图神经网络的模型，用于处理图数据。PyTorch是一种深度学习框架，用于构建、训练和部署神经网络模型。下面是关于GAT代码在PyTorch中的解释： 在PyTorch中实现GAT代码主要包括以下几个步骤： 1. 数据准备：首先，需要准备图数据的节点特征和边信息。节点特征可以是任意维度的向量，边信息可以是节点之间的连接关系。 2. 模型定义：接下来，需要定义GAT模型的网络结构。GAT模型主要由多个Graph Attention Layer组成，每个Attention Layer都有一个注意力权重计算机制，用于计算节点之间的注意力得分。在PyTorch中，可以使用torch.nn.Module类定义GAT模型，并在forward()方法中实现模型的前向传播计算。 3. 注意力计算：注意力机制是GAT模型的核心。在每个Attention Layer中，可以使用自定义函数或者使用PyTorch提供的函数，例如torch.nn.functional中的softmax()函数来计算节点之间的注意力得分。 4. 训练模型：定义好模型后，需要准备训练数据，并使用合适的优化器和损失函数对模型进行训练。在训练过程中，可以使用PyTorch提供的自动微分机制来计算梯度，并使用优化器来更新模型的参数。 5. 模型评估：训练完成后，可以使用测试数据对模型进行评估。可以计算模型的准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能。 总结起来，GAT代码在PyTorch中主要包括数据准备、模型定义、注意力计算、训练模型和模型评估等步骤。通过使用PyTorch提供的函数和类，可以方便地实现GAT模型，并对图数据进行学习和预测。

pytorch 实现GAT

PyTorch实现GAT的步骤如下： 1. 导入所需的库和模块，包括numpy、torch、torch.nn、torch.nn.functional和scipy.sparse等。同时，还需要从torch_geometric.datasets导入Planetoid数据集。 2. 加载Cora数据集，可以使用torch_geometric.datasets中的Planetoid类来加载数据集。 3. 定义模型的超参数，如学习率、迭代次数等。同时，还需要定义模型的结构和优化器以及损失函数。 4. 实现GATConv的网络层，可以定义一个GAT类继承自nn.Module，并在其中定义GATConv的网络层。 5. 在GAT类中实现forward方法，该方法定义了模型的前向传播过程。在该方法中，首先将输入数据和边索引作为参数传入GATConv网络层，然后通过激活函数和dropout操作对输出进行处理，最后使用log_softmax函数进行分类。 通过以上步骤，就可以实现一个基于PyTorch的GAT模型。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Pytorch实现GAT(基于PyTorch实现)](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/128765445)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

gat卷积pytorch

GAT（Graph Attention Network）是一种基于注意力机制的图神经网络模型，可以用于图数据的分类、聚类、预测等任务。在PyTorch框架中，可以通过使用PyTorch Geometric库实现GAT卷积。 GAT卷积是一种新型的图卷积，能够将节点的邻域特征与节点的自身特征相融合，进而获取更具有判别性的节点表示。与传统的图卷积相比，GAT卷积不需要进行图卷积的矩阵计算，而是通过自适应地学习基于邻域节点的权重系数，对节点的邻域信息进行加权平均，从而获得更好的节点表示。 在PyTorch中实现GAT卷积，需要下载并安装PyTorch Geometric库，并通过定义GATConv类来构建GAT卷积层。在GATConv类中，需要设置输入特征维度、输出特征维度、注意力权重系数等超参数，同时重载forward函数来实现GAT卷积操作。 在使用GAT卷积进行图数据的任务时，需要将图数据转化为PyTorch Geometric库的数据格式，即Data对象或Batch对象。在训练模型时，可以采用随机梯度下降等优化算法对模型参数进行更新，以达到更好的性能表现。 总之，GAT卷积是一种有效的图卷积操作方式，可以被应用于图数据的各种任务中，并且可以通过PyTorch框架提供的PyTorch Geometric库来实现。

多通道GAT pytorch

多通道GAT（Graph Attention Network）是一种用于图神经网络的模型，其基本思想是通过学习节点之间的关系，进行节点的表示和图的特征学习。在PyTorch中实现多通道GAT可以按照以下步骤进行： 1. 定义图结构：首先，需要定义图的结构，可以使用PyTorch Geometric库中的Data对象来表示图的节点和边。这可以包括节点特征、边索引和边权重等信息。 2. 定义GAT模型：接下来，需要定义GAT模型的网络结构。多通道GAT模型通常由多个GAT层组成，每个GAT层都有自己的注意力权重，以便学习不同关系的重要性。每个GAT层可以由多头注意力机制组成，用于捕捉不同关系的特征。 3. 实现注意力机制：注意力机制是多通道GAT的核心部分，它用于计算节点之间的关系权重。在每个GAT层中，可以使用自注意力机制来计算节点与其邻居的关系权重。这可以通过计算节点特征的相似度得到。 4. 更新节点表示：在每个GAT层中，使用注意力机制计算节点权重后，可以使用这些权重来更新节点的表示。这可以通过对节点特征进行加权平均操作来实现。 5. 训练模型：最后，可以使用图神经网络的监督学习方法来训练多通道GAT模型。这包括定义损失函数和选择优化器等步骤。 通过以上步骤，可以在PyTorch中实现多通道GAT模型，并用于图数据的特征学习和节点表示。具体的实现细节可以根据具体的需求和数据进行调整。

pytorch的GAT

GAT（Graph Attention Network）是一种基于注意力机制的图神经网络，可以用于节点分类、图分类等任务。在PyTorch中，可以使用DGL库实现GAT。 GAT的核心思想是通过注意力机制来计算每个节点与其邻居节点的重要性，从而对节点进行聚合。具体来说，对于每个节点i，GAT会计算其与邻居节点j之间的注意力系数αij，然后将邻居节点的特征向量乘以对应的注意力系数，再将结果相加得到节点i的聚合特征向量。这个过程可以用以下公式表示： $h_i = \sigma(\sum_{j\in N_i} \alpha_{ij} W h_j)$ 其中，$h_i$表示节点i的特征向量，$N_i$表示节点i的邻居节点集合，$W$表示可学习的权重矩阵，$\sigma$表示激活函数。

GAT pytorch实现

GAT (Graph Attention Network) 是一种基于注意力机制的图神经网络模型，适用于节点分类、图分类等任务。 以下是使用 PyTorch 实现 GAT 模型的代码示例： python import torch import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import MessagePassing from torch_geometric.utils import add_self_loops, degree class GATLayer(MessagePassing): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(GATLayer, self).__init__(aggr='add') # "Add" aggregation. self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels) self.att = torch.nn.Linear(2*out_channels, 1) def forward(self, x, edge_index): # x has shape [N, in_channels] # edge_index has shape [2, E] # Step 1: Add self-loops to the adjacency matrix. edge_index, _ = add_self_loops(edge_index, num_nodes=x.size(0)) # Step 2: Linearly transform node feature matrix. x = self.lin(x) # Step 3: Compute attention coefficients. edge_src, edge_dst = edge_index x_i = x[edge_src] # [E, out_channels] x_j = x[edge_dst] # [E, out_channels] alpha = self.att(torch.cat([x_i, x_j], dim=-1)) # [E, 1] alpha = F.leaky_relu(alpha, negative_slope=0.2) alpha = torch.softmax(alpha, dim=0) # [E, 1] # Step 4: Message passing. return self.propagate(edge_index, x=x, alpha=alpha) def message(self, x_j, alpha): # x_j has shape [E, out_channels] # alpha has shape [E, 1] return alpha * x_j def update(self, aggr_out): # aggr_out has shape [N, out_channels] return aggr_out class GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels, num_layers): super(GAT, self).__init__() self.layers = torch.nn.ModuleList() self.layers.append(GATLayer(in_channels, hidden_channels)) for i in range(num_layers - 2): self.layers.append(GATLayer(hidden_channels, hidden_channels)) self.layers.append(GATLayer(hidden_channels, out_channels)) def forward(self, x, edge_index): for layer in self.layers: x = F.elu(layer(x, edge_index)) return x 在上述代码中，GATLayer 类表示 GAT 网络中的一层，GAT 类表示整个 GAT 网络。GATLayer 类继承自 MessagePassing 类，表示使用消息传递机制进行计算，GAT 类继承自 torch.nn.Module 类。在 GATLayer 类中，forward 方法表示前向传播过程，其中包括添加自环、线性变换、计算注意力系数、消息传递等操作；message 方法表示消息传递过程；update 方法表示节点更新过程。在 GAT 类中，__init__ 方法中定义了多个 GAT 层，forward 方法中通过多次调用 GAT 层实现整个网络的前向传播过程。

gat1400协议 下载

GAT1400是一种用于视频监控领域的协议，用于支持和管理视频监控设备和系统之间的通信和数据交换。 GAT1400的下载过程可以分为以下几个步骤： 首先，用户需要通过相应的渠道获取到GAT1400协议的最新版本。这可以通过官方网站、开发者论坛或其他可信的下载平台进行下载。在下载页面上，用户应该能够找到包含GAT1400协议的压缩文件或安装程序。 接下来，用户需要将下载的文件保存到本地计算机的合适位置，例如桌面或特定的文件夹。下载的文件可能是一个压缩文件，用户需要解压缩文件以获取相关的协议文件和文档。 解压缩完成后，用户可以打开解压后的文件夹并查看其中的内容。通常，GAT1400协议文档包括协议规范、接口定义、数据格式以及相关的使用示例和文档。用户可以通过阅读这些文档来了解GAT1400协议的使用方法和相关规范。 用户可以根据需要，将协议文件复制到自己的项目文件夹中，以便在开发过程中使用GAT1400协议进行通信和数据交换。 最后，用户需要根据协议文档中的指导，配置和使用GAT1400协议。这可能涉及到在监控设备和系统中添加和配置相关的协议接口，配置网络设置等操作。 总结起来，下载GAT1400协议需要从官方渠道获取协议文件，解压缩后查看相关文档，将协议文件复制到项目文件夹中，并根据文档配置和使用协议。通过正确下载和使用GAT1400协议，可以实现视频监控设备和系统之间的高效通信和数据交换。

GAT-pytorch

GAT-pytorch是一个基于PyTorch框架实现的图注意力网络（Graph Attention Network）。它是一种用于处理图数据的深度学习模型，能够对节点和边进行建模，并学习节点之间的关系。GAT-pytorch使用注意力机制来对图中的节点进行加权，以便更好地捕捉节点之间的关联性。 GAT-pytorch的核心思想是利用注意力权重来计算节点之间的相对重要性，从而根据这些权重来聚合邻居节点的信息。通过多头注意力机制，GAT-pytorch能够学习到不同的节点关系，并且可以在处理大型图时保持高效性能。 总结来说，GAT-pytorch是一个用于处理图数据的深度学习模型，通过注意力机制来学习节点之间的关联性，从而实现更准确的图分析和预测。

GAT代码示例

以下是一个简单的GAT代码示例，用于节点分类任务： python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class GATLayer(nn.Module): def __init__(self, in_dim, out_dim): super(GATLayer, self).__init__() self.in_dim = in_dim self.out_dim = out_dim self.W = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.a = nn.Linear(2 * out_dim, 1) def forward(self, h, adj): Wh = self.W(h) a_input = self._prepare_attentional_mechanism_input(Wh) e = F.leaky_relu(self.a(a_input)) attention = F.softmax(e, dim=1) h_prime = torch.matmul(attention.transpose(1, 2), Wh).squeeze(1) return h_prime def _prepare_attentional_mechanism_input(self, Wh): N = Wh.size()[0] Wh_repeated_in_chunks = Wh.repeat_interleave(N, dim=0) Wh_repeated_alternating = Wh.repeat(N, 1) all_combinations_matrix = torch.cat([Wh_repeated_in_chunks, Wh_repeated_alternating], dim=1) return all_combinations_matrix.view(N, N, 2 * self.out_dim) class GATNet(nn.Module): def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim): super(GATNet, self).__init__() self.layer1 = GATLayer(in_dim, hidden_dim) self.layer2 = GATLayer(hidden_dim, out_dim) def forward(self, x, adj): x = F.dropout(x, 0.5, training=self.training) x = F.elu(self.layer1(x, adj)) x = F.dropout(x, 0.5, training=self.training) x = self.layer2(x, adj) return F.log_softmax(x, dim=1) 这里定义了一个GAT层和一个GAT网络。GAT层包含一个线性变换和一个注意力机制，用于计算节点之间的重要性。GAT网络由两个GAT层组成，用于将节点嵌入分类空间。在前向传播过程中，节点特征被输入到网络中，并在每个GAT层之间进行dropout操作。最后，输出通过log_softmax进行归一化。

java gat1400对接

为了对接Java GAT1400，首先需要了解Java GAT1400是什么。Java GAT1400是一种基于Java语言开发的软件平台，用于实现视频监控系统和安防系统的数据管理和接口通信。它提供了丰富的API和接口，使得用户可以方便地实现各种数据处理和系统集成。 要对接Java GAT1400，首先需要明确对接的目的和需求。比如，是否需要读取监控摄像头的数据？或者需要将监控数据存储到Java GAT1400平台中？根据不同的需求，可以选择合适的接口和功能进行对接。 在进行对接之前，需要确保Java GAT1400平台已经正常安装和配置，并且了解其提供的API和接口文档。然后，根据需求编写相应的代码，使用Java GAT1400提供的接口和功能，实现与其平台的数据交互和通信。 在对接过程中，需要注意数据的格式和协议，确保数据的准确传输和处理。同时，也需要考虑系统的稳定性和安全性，避免对接过程中出现数据丢失或系统崩溃等问题。 总之，对接Java GAT1400需要充分了解其功能和接口，根据实际需求进行选择和编写代码，确保数据的准确传输和系统的有效运行。希望以上回答对您有所帮助。

GAT pytorch geometric

PyTorch Geometric (PyG)是一个基于PyTorch构建的库，用于在图结构数据上构建和训练神经网络模型。GAT是PyG中的一个模型，全称为Graph Attention Network。它是一种利用注意力机制来学习节点之间关系的图神经网络模型。GAT模型通过计算每个节点与其邻居节点的关系权重，然后根据这些权重来更新节点的表示。这种注意力机制可以使得模型更加聚焦于与当前节点相关的邻居节点，从而提高模型的表达能力。在PyG中，GAT的实现可以在官方的源码中找到，并且有详细的解读文章可供参考。

GAT pytorch代码

以下是使用PyTorch实现GAT的代码示例： python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import MessagePassing from torch_geometric.utils import add_self_loops, degree class GATConv(MessagePassing): def __init__(self, in_channels, out_channels, heads=1, concat=True, negative_slope=0.2, dropout=0): super(GATConv, self).__init__(aggr='add') self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.heads = heads self.concat = concat self.negative_slope = negative_slope self.dropout = dropout self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(in_channels, heads * out_channels)) self.att = nn.Parameter(torch.Tensor(1, heads, 2 * out_channels)) self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(heads * out_channels)) self.reset_parameters() def reset_parameters(self): nn.init.xavier_uniform_(self.weight) nn.init.xavier_uniform_(self.att) nn.init.constant_(self.bias, 0) def forward(self, x, edge_index): x = torch.matmul(x, self.weight).view(-1, self.heads, self.out_channels) return self.propagate(edge_index, x=x) def message(self, x_i, x_j, edge_index): edge_index = add_self_loops(edge_index, num_nodes=x_i.size(0)) edge_weight = None if self.concat: x_i = x_i.view(-1, self.heads, 1, self.out_channels) x_j = x_j.view(-1, self.heads, 1, self.out_channels) alpha = torch.cat([x_i, x_j], dim=2) alpha = torch.sum(alpha * self.att, dim=-1) else: alpha = torch.cat([x_i, x_j], dim=-1) alpha = torch.sum(alpha * self.att, dim=-1) alpha = F.leaky_relu(alpha, self.negative_slope) alpha = self.softmax(alpha, edge_index) alpha = F.dropout(alpha, p=self.dropout, training=self.training) return x_j * alpha.view(-1, self.heads, 1) def softmax(self, alpha, edge_index): row, col = edge_index alpha = alpha - alpha.max(dim=-1, keepdim=True)[0] alpha_exp = alpha.exp() alpha_exp_sum = degree(col, alpha_exp, dtype=alpha.dtype) return alpha_exp / alpha_exp_sum[row].view(-1, 1) class GAT(nn.Module): def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels, heads=1, num_layers=2, dropout=0): super(GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.hidden_channels = hidden_channels self.out_channels = out_channels self.heads = heads self.num_layers = num_layers self.dropout = dropout self.conv1 = GATConv(in_channels, hidden_channels, heads=heads, concat=True, dropout=dropout) self.convs = nn.ModuleList() for i in range(num_layers - 2): self.convs.append(GATConv(hidden_channels * heads, hidden_channels, heads=heads, concat=True, dropout=dropout)) self.conv2 = GATConv(hidden_channels * heads, out_channels, heads=1, concat=False, dropout=dropout) def forward(self, x, edge_index): x = F.dropout(x, p=self.dropout, training=self.training) x = F.elu(self.conv1(x, edge_index)) for conv in self.convs: x = F.dropout(x, p=self.dropout, training=self.training) x = F.elu(conv(x, edge_index)) x = self.conv2(x, edge_index) return x

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0HAL编号：tel-038172580https://theses.hal.science/tel-038172580提交日期：2022年10月17日0HAL是一个多学科开放获取档案库，用于存储和传播科学研究文档，无论其是否发表。这些文档可以来自法国或国外的教育和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。0HAL多学科开放获取档案库旨在存储和传播法国或国外的教育和研究机构、公共或私人实验室发表或未发表的研究文档。0代理重加密和认证委托的贡献0Anass Sbai0引用此版本：0Anass Sbai. 代理重加密和认证委托的贡献. 离散数学[cs.DM]. 皮卡第朱尔大学, 2021. 法语. �NNT:2021AMIE0032�. �tel-03817258�0博士学位论文0专业“计算机科学”0提交给科技与健康学院博士学位学校0皮卡第朱尔大学0由0Anass SBAI0获得皮卡第朱尔大学博士学位0代理重加密和认证委托的贡献0于2021年7月5日，在评审人的意见后，面向考试委员会进行

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