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。