for l in range(L): le = edges_on_layer[l] lm = len(le) test_indexes = getSample(list(range(lm)), int(lm * test_rate + 0.5)) for i,e in enumerate(le): if i in test_indexes: tests.append(e) else: trains.append(e)

时间: 2024-02-15 17:27:40 浏览: 28
这段代码是一个用于图神经网络的数据集划分方法。其中,`L`表示图的层数,`edges_on_layer`表示每一层的边集合,`le`表示第`l`层的边集合,`lm`表示第`l`层的边的数量。`test_rate`表示测试集所占比例,`getSample`函数是从`list(range(lm))`中随机抽样的函数,抽样数量为`int(lm * test_rate + 0.5)`。然后,对于第`l`层的每一条边`e`,如果`e`的索引`i`在`test_indexes`中,则将其添加到测试集`tests`中,否则添加到训练集`trains`中。最终,这段代码将图的所有边分为了训练集和测试集两部分。
相关问题

for i in range(len(state_sequence)-1): start_node = state_sequence[i] end_node = state_sequence[i+1] edge = edges_dict[frozenset({start_node, end_node})] ml_path.append(edge)

这段代码是一个简单的循环,它遍历了一个状态序列,然后将每个状态与下一个状态之间的边添加到一个列表中。在每次循环中,变量`i`表示当前状态在状态序列中的索引。`start_node`和`end_node`变量分别表示当前状态和下一个状态。`edges_dict`是一个字典,它存储了从一个节点到另一个节点的所有边。字典的键是一个包含两个节点的集合,表示这两个节点之间的边。`frozenset`函数用于将这个集合变成一个不可变的对象,以便在字典中使用。`edge`变量是从字典中获取的包含`start_node`和`end_node`的边。最后,将`edge`添加到`ml_path`列表中,表示从当前状态到下一个状态的最短路径。

def edge_attention(self, edges): # an edge UDF to compute unnormalized attention values from src and dst if self.l0 == 0: m = self.leaky_relu(edges.src['a1'] + edges.dst['a2']) else: tmp = edges.src['a1'] + edges.dst['a2'] logits = tmp + self.bias_l0 if self.training: m = l0_train(logits, 0, 1) else: m = l0_test(logits, 0, 1) self.loss = get_loss2(logits[:,0,:]).sum() return {'a': m}

这段代码定义了一个边注意力函数`edge_attention`,用于计算未归一化的注意力值。 下面是对代码的解释: - `def edge_attention(self, edges):`:这是一个方法定义,用于计算未归一化的注意力值。它接受一个`edges`参数,表示图的边。 - `if self.l0 == 0:`:如果`self.l0`等于0,则执行下面的代码块。 - `m = self.leaky_relu(edges.src['a1'] + edges.dst['a2'])`:计算未归一化的注意力值,通过将源节点特征`edges.src['a1']`和目标节点特征`edges.dst['a2']`相加,并应用LeakyReLU激活函数。 - `else:`:如果`self.l0`不等于0,则执行下面的代码块。 - `tmp = edges.src['a1'] + edges.dst['a2']`:将源节点特征和目标节点特征相加,并将结果保存在临时变量`tmp`中。 - `logits = tmp + self.bias_l0`:将临时变量`tmp`与偏置项`self.bias_l0`相加,得到未经归一化的注意力值。 - `if self.training:`:如果模型处于训练模式,则执行下面的代码块。 - `m = l0_train(logits, 0, 1)`:调用`l0_train`函数,根据训练模式对未归一化的注意力值`logits`进行L0正则化处理,得到归一化后的注意力值。这个函数的具体实现可能在其他地方定义。 - `else:`:如果模型不处于训练模式,则执行下面的代码块。 - `m = l0_test(logits, 0, 1)`:调用`l0_test`函数,根据测试模式对未归一化的注意力值`logits`进行L0正则化处理,得到归一化后的注意力值。这个函数的具体实现可能在其他地方定义。 - `self.loss = get_loss2(logits[:,0,:]).sum()`:计算损失值,通过调用`get_loss2`函数计算未归一化的注意力值`logits`的损失,并将所有损失值求和,保存在模型的`self.loss`属性中。 - `return {'a': m}`:返回一个字典,包含归一化后的注意力值,键为`'a'`,对应的值为`m`。 通过这段代码,可以根据模型的配置参数`self.l0`来计算未归一化的注意力值,并根据模型的训练模式选择不同的L0正则化方式。最后返回归一化后的注意力值。

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校正以下代码的语法错误 def encode_edge(self, mode, node_history, node_history_st, edge_type, neighbors, neighbors_edge_value, first_history_indices, batch_size): max_hl = self.hyperparams['maximum_history_length'] max_neighbors = 0 for neighbor_states in neighbors: max_neighbors = max(max_neighbors, len(neighbor_states)) edge_states_list = list() # list of [#of neighbors, max_ht, state_dim] for i, neighbor_states in enumerate(neighbors): # Get neighbors for timestep in batch if len(neighbor_states) == 0: # There are no neighbors for edge type # TODO necessary? neighbor_state_length = int( np.sum([len(entity_dims) for entity_dims in self.state[edge_type[1]].values()]) ) edge_states_list.append(torch.zeros((1, max_hl + 1, neighbor_state_length), device=self.device)) else: edge_states_list.append(torch.stack(neighbor_states, dim=0).to(self.device)) # if self.hyperparams['edge_state_combine_method'] == 'sum': # Used in Structural-RNN to combine edges as well. op_applied_edge_states_list = list() for neighbors_state in edge_states_list: op_applied_edge_states_list.append(torch.sum(neighbors_state, dim=0))#torch.sum combined_neighbors = torch.stack(op_applied_edge_states_list, dim=0) # 获取combined_neighbors的第一个维度,代表邻接边的总数 combined_neighbors_0 = combined_neighbors.shape[0] # 创建全零矩阵s_next,形状为[batch_size, max_neighbors, combined_neighbors_0] s_next = torch.zeros((batch_size, max_neighbors, combined_neighbors_0), device=self.device) # 为s_next矩阵中每一行赋值为对应的combined_neighbors # for b in range(batch_size): # s_next[b, :len(neighbors[b]), :] = combined_neighbors[first_history_indices[b]] for i in range(batch_size): s_next[0, i, :] = batch_size[:] for i in range(max_neighbors): s_next[1, i, :] = max_neighbors[i, :] for i in range(combined_neighbors.shape[0]): s_next[2, i, :] = combined_neighbors

下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化,初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

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