目录1.引入 2 环境配置3 代码分析4 模型搭建前言：学习图卷积刚入门，看了一篇GNN开山之作，而后看了最开始的四代GCN，每一代都在上代上有所更新，大致明白了GCN的发展以及原理，这篇论文是这个系列最后一篇，也是这篇论文中出现了现在GCN的逐层传播公式，后续最新的图网络都是在这个基础上进行更新，个人觉得这四篇论文对图网络感兴趣的朋友入门还是很有帮助的。这篇文章主要是针对最终得出来的公
转载
2023-08-08 13:42:31
89阅读
在学习图像迁移的时候，发现使用的 vgg19 模型需要保证模型参数不更新，所以使用了如下代码：vgg19 = models.vgg19(pretrained=True).to(device)
vgg = vgg19.features
for param in vgg.parameters():
param.requires_grad_(False) 但是疑惑的是，requires_g
Pytorch自带一个PyG的图神经网络库，和构建卷积神经网络类似。不同于卷积神经网络仅需重构__init__( )和forward( )两个函数，PyTorch必须额外重构propagate( )和message( )函数。一、环境构建 ①安装torch_geometric包。pip install torch_geometric
转载
2023-08-21 14:16:58
211阅读
GCN代码详解-pytorch版本1 GCN基本介绍2 代码解析2.1 导入数据2.2 GCN模型框架2.3 评估与训练参考资料 写在前面… 在研究生的工作中使用到了图神经网络，所以平时会看一些与图神经网络相关的论文和代码。写这个系列的目的是为了帮助自己再理一遍算法的基本思想和流程，如果同时也能对其他人提供帮助是极好的~博主也是在学习过程中，有些地方有误还请大家批评指正！github: http
pytorch学习笔记八————使用卷积进行泛化(略精细一点的图像识别)卷积介绍卷积本质上就是对图像进行小方块的加权处理,网上资料很多并且大多讲的都挺好这里就不赘述了 总的来说,卷积的三个特征分别是:邻域的局部操作平移不变性模型参数的大幅度减小 所以创造一个卷积的代码如下:conv=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=3)kernel_size指的是卷积核大小,这里的3代表着3*
一、代码结构总览layers：定义了模块如何计算卷积models：定义了模型traintrain：包含了模型训练信息utils：定义了加载数据等工具性的函数 二、数据集结构及内容论文中所使用的数据集合是Cora数据集，总共有三部分构成：cora.content：包含论文信息； &
转载
2023-08-30 22:46:22
1025阅读
注意力机制的核心重点就是让网络关注到它更需要关注的地方 。当我们使用卷积神经网络去处理图片的时候， 我们会更希望卷积神经网络去注意应该注意的地方，而不是什么都关注 ，我们不可能手动去调节需要注意的地方，这个时候，如何让卷积神经网络去自适应的注意重要的物体变得极为重要。注意力机制 就是实现网络自适应注意的一个方式。一般而言，注意力机制可以分为通道注意力机制，空间注意力机制，以及二者的结合。 
转载
2023-08-22 21:40:38
106阅读
# 实现 GCN KNN PyTorch
## 介绍
在这篇文章中，我将教你如何使用 PyTorch 实现 GCN（Graph Convolutional Network） KNN（K-Nearest Neighbors）模型。GCN 是一种用于图数据的半监督学习方法，它能够对节点进行分类和属性预测。KNN 则是一种无监督学习方法，用于寻找样本之间的相似性。通过结合这两种方法，我们可以进一步提升
原创
2023-08-30 15:00:31
139阅读
【pytorch实现VGG网络的构建】1. 构建vgg_block函数2. 定义VGG网络2.1 初始化VGG网络中特征提取的参数3. 获取数据集4. 其他步骤5.完整代码6.实现效果参考内容 1. 构建vgg_block函数定义vgg_block函数，在这里是定义了VGG网络的基础模块.def vgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):
# 如何实现“GCN实现pytorch”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(构建GCN模型)
B --> C(定义损失函数和优化器)
C --> D(训练模型)
D --> E(评估模型)
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数
# PyTorch实现GCN
## 流程概述
下面是实现GCN的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 加载数据集，切分数据集为训练集和测试集，并进行必要的预处理 |
| 2. 构建图网络 | 定义GCN模型的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层 |
| 3. 训练模型 | 使用训练集对GCN模型进行训练 |
| 4. 评估模型 | 使用测试集
原创
2023-07-29 13:58:41
233阅读
关于GCN的相关概念及其解释
图数据的特征性质 图像数据是一种特殊的图数据，图像数据是标准的2D网格结构图数据。图像数据的CNN卷积神经网络算法不能直接用在图数据上，原因是图数据具有以下特殊性。节点分布不均匀：图像数据及网格数据诶个节点只有4个邻接点，因此可以定义均匀的卷积操作，但是图数据节点的度数可以任意变化，即邻节点不确定，因此无法直接卷积。排列不
转载
2023-07-11 20:21:16
300阅读
本文为gcn的PyTorch版本pygcn代码的注释解析（代码地址），也作为学习PyTorch时的一个实例加深对PyTorch API的理解。模型代码一般分为下面几个关键步骤：数据预处理搭建模型定义损失函数训练与测试其中代码量最大的是前两步，数据预处理包括如何从文件中读取数据，并存储成深度学习框架可处理的tensor类型，构建训练集、测试集和验证集等；搭建模型则是核心，需要对模型内部的运算流程有详
# GCN代码详解pytorch
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(加载数据) --> B(构建GCN模型)
B --> C(训练模型)
C --> D(评估模型)
D --> E(优化模型)
```
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------
需要的第三方库：pytorch、matplotlib、json、os、tqdm一、model.py的编写(1)准备工作1.参照vgg网络结构图（如下图1），定义一个字典，用于存放各种vgg网络，字典如下图2（M表示最大池化层） 2.定义一个获取特征的函数,此处命名为make_features,参数为模型名字,再遍历字典中键对应的值列表,向layers中加入对应的卷积层和池化层,最后返回打包完成的f
转载
2023-09-18 05:34:51
129阅读
文章目录基本运算add/minus/multiply/dividematmul基本函数统计属性normmean,sum,min,max,prod,argmin,argmaxkthvalue,topk\>,>=,<,<=,!=,==高阶操作(GPU)whereGather梯度lossMean Squared Error(MSE)：自动求导：torch.autograd.gr
# PyTorch GCN做预测：入门指南
图卷积网络（Graph Convolutional Network，简称GCN）是一种在图结构数据上进行深度学习的方法。近年来，GCN在社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域取得了显著的成功。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现GCN，并进行简单的预测任务。
## 1. 准备工作
首先，确保你已经安装了PyTorch。如果还没有安装，可以通过
# PyTorch版的GCN
图神经网络(Graph Convolutional Network, GCN)是一种用于图数据的深度学习模型。它利用图的结构和节点特征来进行节点分类、图分类等任务，具有很强的表达能力。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch实现一个简单的GCN模型，并使用Cora数据集进行节点分类。
## GCN模型原理
GCN模型的核心思想是通过聚集节点邻居的信息来更新节点
model.train() model.eval() & F.dropoutRemember that you must call model.eval() to set dropout and batch normalization layers to evaluation mode before running inference.
Failing to do this will y
上一篇博客学习了如何搭建Inception网络，这篇博客主要讲述如何利用pytorch搭建ResNets网络。上一篇博客中遗留了一个问题，就是1*1卷积核的作用，第一个作用是减少参数，第二个作用是压缩通道数，减少计算量。理论上，随着网络深度的加深，训练应该越来越好，但是，如果没有残差网络，深度越深意味着用优化算法越难计算，ResNets网络模型优点在于它能够训练深层次的网络模型，并且有助于解决梯度
