如何让图注意力网络接受四维的输入张量(Batchsize,channel,H,W),如果使用PyTorch Geometric库里的GATconv,相关代码又应该怎么写?
时间: 2024-03-10 17:45:44 浏览: 19
要让图注意力网络接受四维的输入张量(Batchsize,channel,H,W),可以将输入张量视为图像,然后将每个像素点看作一个节点,构建一个二维网格图,即每个节点与其相邻的节点连边,最终得到一个图。然后可以使用PyTorch Geometric库里的GATconv对这个图进行卷积操作。
相关代码如下:
```python
import torch
from torch_geometric.nn import GATConv
# 构建二维网格图
h, w = 28, 28
edge_index = []
for i in range(h):
for j in range(w):
idx = i * w + j
if i > 0:
edge_index.append([idx, (i - 1) * w + j])
if j > 0:
edge_index.append([idx, i * w + (j - 1)])
if i < h - 1:
edge_index.append([idx, (i + 1) * w + j])
if j < w - 1:
edge_index.append([idx, i * w + (j + 1)])
edge_index = torch.tensor(edge_index).t().contiguous()
# 定义GATconv层
conv = GATConv(in_channels=3, out_channels=6, heads=2)
# 输入张量的形状为[B, C, H, W]
x = torch.randn(16, 3, h, w)
# 将输入张量展开为形状为[N, C]的节点特征矩阵
x = x.view(-1, 3)
# 对图进行卷积操作
x = conv(x, edge_index)
# 将节点特征矩阵重新变为四维张量
x = x.view(16, 6, h, w)
```
这段代码中,我们首先构建了一个二维网格图,然后使用GATConv定义了一个卷积层。接着,我们将输入张量展开为形状为[N, C]的节点特征矩阵,其中N为图中节点的数量,即像素点的数量。然后,将节点特征矩阵和边索引作为输入,调用GATConv进行卷积操作,得到新的节点特征矩阵。最后,将节点特征矩阵重新变为四维张量即可。