代码可以在github上fork,本文主要是加了一些注释，并且搭配本人所作笔记【GCN代码笔记】layers.pyimport math
import torch
from torch.nn.parameter import Parameter
from torch.nn.modules.module import Module
class GraphConvolution(Module)
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2023-08-09 17:45:49
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目录前言1. 数据处理2. GCN链接预测2.1 负采样2.2 模型搭建2.3 模型训练/测试完整代码 前言1. 数据处理这里以CiteSeer网络为例：Citeseer网络是一个引文网络，节点为论文，一共3327篇论文。论文一共分为六类：Agents、AI（人工智能）、DB（数据库）、IR（信息检索）、ML（机器语言）和HCI。如果两篇论文间存在引用关系，那么它们之间就存在链接关系。加载数据：
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2023-08-10 19:36:03
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# 教你如何实现“GCN python 实现”
## 整体流程
首先，我们来看一下整个实现“GCN python 实现”的流程。可以用下面的表格来展示每个步骤：
```mermaid
erDiagram
STEP1 --> STEP2: 数据预处理
STEP2 --> STEP3: 构建图网络
STEP3 --> STEP4: 定义GCN模型
STEP4 --
## 如何实现GCN Python代码
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[构建图结构]
B --> C[定义GCN模型]
C --> D[训练模型]
D --> E[评估模型]
```
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -----------
1.视频教程：B站、网易云课堂、腾讯课堂2.代码地址：GiteeGithub3.存储地址：Google云百度云：提取码：1.一 论文导读2.二 论文精读3.三 代码实现4.四 问题思索《》—待写作者：单位：发表会议及时间：Submission historyAbstract一 论文导读二 论文精读三 代码实现四 问题思索...
原创
2021-08-02 14:49:18
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CPython是个什么鬼？CPython是特指C语言实现的Python，就是原汁原味的Python。之所以使用CPython这个词，是因为Python还有一些其它的实现，比如Jython，就是Java版的Python，还有烧脑的PyPy，使用Python再把Python实现了一遍。如下是官方对CPython的说明：CPython is Guido van Rossum's reference ve
1. Python的解释器种类：
• CPython：
安装Python后，官方提供了一个Python解释器CPython，是通过C语言写的，在命令行下运行Python就是启动Cpython解释器，运用最广泛的一个。
• Ipython:
基于Cpython之上的一个解释器，跟Cpython差不多，只不过在交互式上有所增强；
• Jpython:
用Java语言
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2023-07-11 20:26:23
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其中提到，在画球谐函数这事上，python的缺点是图片不能旋转，图片小不够清楚华丽，代码细节多（其实也还好，多一点点）。
现在，真香定律显现，我发现，python的上述缺点确实存在，但是，gnuplot没有内置的球谐函数，得自己写，而我，懒得写了，所以还是（真香！）用python画吧，等有空了再自己写一个gnuplot内置的球谐函数，然后用pm3d画吧，gnuplot渲染得确实更好看。1. 球谐
本来应该先写最具有代表性的Java的GC的，但是目前我正在看Python的源代码，而且Python和Java的GC，有着很多相似点，所以就用这个顺序了，Python的GC章节，我打算更多地着眼于实现和我的疑问，Java的GC章节，更多放在使用上。GC in Python Python是走多种GC技术路线相结合的路线的，我以为有可取之处。首先Python采用了原始的Ref Counting技术【1】
PyG包的安装及使用前言本篇文章主要介绍PyG包的安装，并且会介绍如何使用这个包来实现常见的图神经网络模型GCN。一、PyG包是什么？PyG包就是Pytorch Geometric库，Pytorch Geometric库是常用的图神经网络库。二、安装步骤1.安装pytorch和PyGpytorch-geometric需要以pytorch1.7.0以上为基础，因此首先需要安装pytorch 1.7.
今日内容：1.python介绍自动化测试、爬虫、数据分析、大数据开发、web开发、自动化运维、人工智能2.Python特点简单 明确 优美编程语言的分类：计算机通过代码-->101010编译型语言：c c++ golang java优点：快（运行速度快）缺点：跨平台性差、维护成本高解释型语言：缺点：慢（在做大量数据计算是，会有一点点比编译型语言略慢）优点：跨平台性好、维护成本低3.解释器cp
老婆，我想要煤气炉 显卡的香气新显卡出世了，就在前几天。可以说是万众期待下，老黄发布了消费级（民用级）显卡RTX2070、RTX2080、RTX2080TI，作为“大多数人”，不得不说在发布会即将结束的那一刻，真的很想预订一块。真的很有诱惑力啊，毕竟价格摆在那里，RTX2080TI显卡相比1080TI可是贵了许多，Founder Edition 版 京东上预订9999差不多1w了。好了，
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； &
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2023-08-30 22:46:22
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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
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2023-08-21 14:16:58
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CPython是特指C语言实现的Python(还有java写的python)https://wiki.python.org/moin/PythonImplementations?action=show&redirect=implementationGIL:全局解释器锁（cpython中） GIL产生的背景，由于C语言底层原因，CPpython中多线程运行，每个线程都需要申请全局资源，但是C
本文是就实现GCN算法模型进行的代码介绍，上一篇文章是GCN算法的原理和模型介绍。代码中用到的Cora数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1SbqIOtysKqHKZ7C50DM_eA 提取码：pfny 文章目录目的一、数据集介绍二、实现过程讲解三、代码实现和结果分析1. 导入包2. 数据准备¶3. 图卷积层定义4. GCN图卷积神经网络模
Python垃圾回收机制 Python这样的语言是不需要程序员写代码来管理内存的，它的GC(Garbage Collection)机制实现了自动内存管理。下面我们来看看Python的GC是怎么做的。 Python自带的解释器CPython主要使用了三种垃圾回收机制 1.引用计数 2.标记清除 3.分代回收引用计数 对于浅拷贝和深拷贝 浅拷贝 拷贝出来的a对象是引用x和y，
文章目录一、Introduction二、ResNet的引入什么是Resnet本文方案GCNII 模型初始残差连接恒等映射迭代收缩阈值参考 一、Introduction本次阅读文章为升级版GCN，使用两种技术即初始残差和恒等映射来缓解过度平滑即梯度爆炸或缺失的问题。这种深度GCNII模型在半监督和完全监督任务上的性能优于最新方法。 虽然GCN在后续的升级中取得了比较优越的性能，但是由于过度平滑的问
GCN做了几件事 1.从邻居节点得到聚合信息（保证了维度属性不变） 通过邻接矩阵 2.馈入一个标准的神经网络(这个矩阵映射少不了)得到嵌入空间的节点 3.多层gcn就是每一层的输入都是以上一层的嵌入空间节点属性作为input。 即inpput >GCN >output就是做了图嵌入 只不过是利用邻接
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2020-10-09 09:51:00
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GNNGNN 的作用GNN的局限性
原创
2023-05-14 22:06:41
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