在GCNmf 层中添加adaptive node模块代码
时间: 2024-05-16 16:13:01 浏览: 20
以下是在GCNmf层中添加adaptive node模块的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class AdaptiveNodeModule(nn.Module):
def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
super(AdaptiveNodeModule, self).__init__()
self.in_features = in_features
self.out_features = out_features
self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(in_features, out_features))
if bias:
self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(out_features))
else:
self.register_parameter('bias', None)
self.reset_parameters()
def reset_parameters(self):
nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5))
if self.bias is not None:
fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight)
bound = 1 / math.sqrt(fan_in)
nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)
def forward(self, x, adj):
x = torch.matmul(x, self.weight)
x = torch.matmul(adj, x)
if self.bias is not None:
x = x + self.bias
x = F.relu(x)
return x
class GCNmf(nn.Module):
def __init__(self, nfeat, nhid, nclass, dropout):
super(GCNmf, self).__init__()
self.dropout = dropout
self.gc1 = AdaptiveNodeModule(nfeat, nhid)
self.gc2 = AdaptiveNodeModule(nhid, nclass)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x, adj):
x = F.dropout(x, self.dropout, training=self.training)
x = self.relu(self.gc1(x, adj))
x = F.dropout(x, self.dropout, training=self.training)
x = self.gc2(x, adj)
return F.log_softmax(x, dim=1)
```
在这个代码示例中,我们添加了一个名为 `AdaptiveNodeModule` 的自适应节点模块。它接受输入特征的维度和输出特征的维度,并在其内部实现了节点自适应权重矩阵的计算。
在 `GCNmf` 模型中,我们使用自适应节点模块替换了原来的 `GCNLayer`。在前向传递中,我们首先对输入特征进行 Dropout 操作,然后通过自适应节点模块进行前向传递,并在其内部实现了节点自适应权重矩阵的计算。最后,我们将输出特征传入一个 LogSoftmax 层以得到预测结果。
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