# GAT pytorch 科普文章
## 1. 引言
图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)是最近兴起的一种深度学习方法，主要用于处理图结构数据。传统的神经网络无法有效地处理图数据，而GNN则通过对图结构的节点和边进行建模，能够充分利用图中节点和边的关系。其中，Graph Attention Network (GAT) 是一种非常流行的图神经网络模型，本文将对GA
文章目录1. 前言2. 安装和使用Pytorch 2.03. 结语 1. 前言Pytorch2.0和GPT4、文心一言同一时间段发布，可谓是热闹至极，我看了看Pytorch 2.0的文档，一句话概括下，2.0的功能介绍，核心就是torch.compile：opt_module = torch.Compile(module)加入这行代码就能优化你的模型，优化后的模型和往常使用方式一样，推理速度会提
在深度学习中，我们可以使用预训练的模型来进行微调或者迁移学习；有时候在没有预训练模型的情况下，我们也使用pytorch或者tf中预定义的模型；但是手动实现理解深度学习模型也是非常重要的；这也就是我们为什么要在这里实现CGG16的深度学习模型； 在本教程中，我们将学习到：一、VGG11网络1）网络的基本架构；2）不同的卷积和全连接层；3）参数的数量4）实现细节二、使用Pytorch手动实现
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2023-09-15 14:27:52
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文本嵌入预训练模型Glove1.词嵌入预训练模型2.Glove3.求近义词和类比词1.文本嵌入预训练模型虽然 Word2Vec 已经能够成功地将离散的单词转换为连续的词向量，并能一定程度上地保存词与词之间的近似关系，但 Word2Vec 模型仍不是完美的，它还可以被进一步地改进：子词嵌入（subword embedding）：FastText 以固定大小的 n-gram 形式将单词更细致地表示为了
2014年由GAN之父Ian Goodfellow提出（加拿大蒙特利尔大学）GAN —— 生成式对抗网络 前面我们讲了自动编码器和变分自动编码器， 不管是哪一个， 都是通过计算生成图像和输入图像在每个像素点的误差来生成 loss， 这一点是特别不好的， 因为不同的像素点可能造成不同的视觉结果， 但是可能他们的 los
Graph Attention Networks (GAT) 代码解读1.1 代码结构.
|--- data # Cora数据集
|--- models # GAT模型定义(gat.py)
|--- pre_trained # 预训练的模型
|--- utils # 工具定义1.2 参数设置GAT/execute_cora.py# training params
b
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2023-09-29 11:43:33
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一、introductionVGG网络是2014年ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（其中第一名是GoogLeNet）。论文发表于2015年的ICLR，其主要贡献是使用多个较小的卷积核（如3 X 3）替代大卷积核，降低了卷积核的尺寸，增加了网络深度。证明了不断加深网络深度可以提高网络的性能。二、网络结构 网上比较流行的网络结构如上图所示，通过对网络结构的评估，最终证明16层和19层的网络结构
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2023-10-24 09:20:27
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WGAN存在的问题：在WGAN中，为使得判别器D(x)满足Lipschitz连续条件，从而对网络参数进行了[-c,c]的区间限制，使得网络参数分布极端，参数均接近于-c或c。WGAN-gp的目的：解决WGAN参数分布极端的问题。 WGAN-gp的方法：在判别器D的loss中增加梯度惩罚项，代替WGAN中对判别器D的参数区间限制，同样能保证D(x)满足Lipschitz连续条件。（证明过程
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2023-10-17 17:37:55
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文章目录一、代码二、生成结果2.1 loss的变化2.2 生成的虚假图像的变化三、不足之处 用 pytorch 实现一个最简单的GAN：用mnist数据集生成新图像 一、代码训练细节见代码注释：# @Time : 2022/9/25
# @Function: 用pytorch实现一个最简单的GAN，用MNIST数据集生成新图片
import torch
import torch.nn
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2023-10-26 21:20:45
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Pytorch学习笔记1对Pytorch的初步了解简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：
1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。
2、包含自动求导系统的的深
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2023-07-30 16:13:49
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最近在看沐神课，复现代码时出现了一个错误：Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\GCLuis\Desktop\dl\3.LinearNeuralNetworks\3-2.py", line 83, in <module>
sgd([w, b], lr, real_batch_size) # 使用参数的梯度更新参
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2023-11-01 19:20:29
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这篇博客是我学习pytorch-geometric(正文将以PyG代替)时做的笔记，有错误的地方在所难免，欢迎指正，非常感谢。1 图数据处理1.1 创建自己的图数据PyG创建图的方式很简单，假设我们有一张无向无权图，它包含3个结点和2条边，如下图所示：在数据结构里面我们创建一张图，至少需要指定其结点、 边等信息。PyG也不例外，用PyG创建一张图，可以给图指定如下的信息x 表示结点的特征。二维矩阵
写在前面作为pytorch的入门篇，本文将介绍如何使用标准数据集CIFAR-10来搭建一个完整的VGG16网络，以达到简单测试环境和认识pytorch网络基本框架的目的。 参考了博客：CNN02：Pytorch实现VGG16的CIFAR10分类导入的包import torch
import torch.nn as nn
from torch import optim
from torch.util
一.什么是PyG?PyG全称是Pytorch Geometric，它是一个基于Pytorch构建的库，可以帮助用户快速构建和训练自己的图神经网络模型。PyG中实现了很多先进（state of the art）的GNN模块，例如GCN、GraphSage、GAT、SGC、GIN等等。此外，PyG中还包含了大量的benchmark图数据集、丰富的图数据操作方法、支持多GPU。二.PyG的安装关于PyG
PyTorch中scatter和gather的用法scatter的用法scatter中文翻译为散射，首先看一个例子来直观感受一下这个API的功能，使用pytorch官网提供的例子。import torch
import torch.nn as nnx = torch.rand(2,5)
xtensor([[0.2656, 0.5364, 0.8568, 0.5845, 0.2289],
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2023-08-10 11:50:06
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autograd反向传播过程需要手动实现。这对于像线性回归等较为简单的模型来说，还可以应付，但实际使用中经常出现非常复杂的网络结构，此时如果手动实现反向传播，不仅费时费力，而且容易出错，难以检查。torch.autograd就是为方便用户使用，而专门开发的一套自动求导引擎，它能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。计算图(Computation Graph)是现代深度学习框架如P
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2023-11-06 18:28:31
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在PyTorch提供的已经训练好的图像目标检测中,均是R-CNN系列的网络，并且针对目标检测和人体关键点检测分别提供了容易调用的方法。针对目标检测的网络，输入图像均要求使用相同的预处理方式，即先将每张图像的像素值预处理到0 ～1之间，且输入的图像尺寸不是很小即可直接调用。已经预训练的可供使用的网络模型如下表所示。网络类描述detection.fasterrcnn_resnet50_fpn具有Res
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2023-10-20 20:57:26
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文章目录1、YOLOv5的介绍2、 YOLOv5官方模板的使用第一步，搭建pytorch环境，配置相关的工具包安装package的几点注意：第二步，在pytorch环境下，预训练模型和测试3、使用自己的数据集训练神经网络第一步，对需要识别的物体进行标注第二步 训练神经网络第三步，训练结果 1、YOLOv5的介绍一、YOLOv4到YOLOv5 最初是希望参考YOLOv4进行目标的检测，希望使用深度
本节代码主要来自张老师，由于时代久远自己做了一些修改符合torch2.4import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
import torchvision.datasets as d
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2023-10-06 21:40:00
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# 如何基于PyTorch构建GAT网络
## 整体流程
下面是构建GAT网络的整体步骤：
```mermaid
classDiagram
class 数据准备
class 搭建模型
class 定义损失函数
class 定义优化器
class 模型训练
```
## 步骤详解
### 1. 数据准备
在构建GAT网络之前，首先需要准备好数据集，
