数据集有100行1034列,第一列是特征标签,标签为诚实用户0和非诚实用户1。后面的1034列为用电负荷,每列是一个节点,每个节点有一个特征即用电负荷。其中每一行用电负荷所构造邻接矩阵为1034行1034列,特征矩阵1034行1列。邻接矩阵可以利用KNN来构造节点之间的连接关系,让KNN中的邻居数量为8,除了相邻节点外,每个节点都在前一周的同一天连接到该节点。请帮我写出基于pytorch reometri的代码

时间: 2023-06-08 10:08:54 浏览: 34
抱歉,作为语言模型,我无法提供基于pytorch reometri的代码。但是,我可以给您一些建议: 1. 首先,您需要将电量数据集加载到pandas DataFrame中。可以使用pandas的read_csv函数来读取并转换为DataFrame。 2. 接下来,您需要对特征矩阵进行预处理。您可以使用scikit-learn的标准化函数来标准化特征。 3. 接着,您需要根据邻接矩阵构建图形。Pytorch Geometric (pytorch geometric是基于pytorch的几何深度学习库)可以帮助您进行此操作。您可以使用knns算法构建邻接矩阵,然后使用Data类将节点的特征和邻接矩阵转换为PyTorch Geometric数据对象。 4. 最后,您可以使用PyTorch定义您的模型和训练过程。 下面是给出的示例代码: ``` import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler import torch import torch.nn.functional as F from torch_geometric.data import Data from torch_geometric.nn import MessagePassing from torch_geometric.utils import knn_graph # 加载数据集 data = pd.read_csv('your_data.csv') # 选取特征和标签列 features = data.iloc[:,1:] labels = data.iloc[:,0] # 标准化特征矩阵 scaler = StandardScaler() features = scaler.fit_transform(features) # 构建邻接矩阵 edge_index = knn_graph(torch.tensor(features), k=8) # 将特征和邻接矩阵转换为PyTorch Geometric数据对象 x = torch.tensor(features, dtype=torch.float) y = torch.tensor(labels.values, dtype=torch.float) data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y) # 定义GCN模型 class GCN(MessagePassing): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(GCN, self).__init__(aggr='add') self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels) def forward(self, x, edge_index): edge_weight = torch.ones((edge_index.size(1),), dtype=x.dtype).to(x.device) x = self.lin(x) return self.propagate(edge_index, x=x, edge_weight=edge_weight) def message(self, x_j, edge_weight): return edge_weight.view(-1, 1) * x_j # 定义模型训练过程 def train(model, data, train_mask): optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) criterion = F.binary_cross_entropy_with_logits model.train() optimizer.zero_grad() out = model(data.x, data.edge_index) loss = criterion(out[train_mask], data.y[train_mask]) loss.backward() optimizer.step() # 示例训练代码 gcn = GCN(in_channels=1, out_channels=16) train_mask = torch.arange(100) < 80 for epoch in range(100): train(gcn, data, train_mask) ```

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