# PyTorch GCN 实现代码详解
图神经网络（Graph Convolutional Network，简称GCN）是一种用于处理图数据的深度学习模型。PyTorch是一个流行的深度学习框架，在PyTorch中实现GCN可以帮助我们更好地理解和应用这一领域的知识。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch实现一个简单的GCN模型，并提供相应的代码示例。
## GCN基本原理
GCN的基
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
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
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2023-07-11 20:21:16
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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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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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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
# 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
上一个帖子就算给GNN简单开了个头，现在开始对GNN下的具体策略进行讲述。1.GCN简介GCN是一种在图（graph）上进行信息聚合的算法，基于谱域或者空域1.1基于谱域的GCN在基于谱域的GCN中，其公式类似于CNN中有卷积核以及被卷积数据，因此得名GCN。在GCN中卷积核与数据进行一次卷积运算即可聚合每一个节点的邻域信息。因此GCN是作用于整个图数据上的，每一次图卷积运算之后，所有节点都被处理
VGG网络结构的代码搭建以及代码的详细解析(基于PyTorch)import torch.nn as nn
import torch
from torchvision import transforms
import cv2
import math
class VGG(nn.Module):
def __init__(self, features, num_classes=1000, i
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2023-08-30 15:53:01
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# 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 |
| ---- | ------------------
Thomas N.Kipf等人于2017年发表了一篇题为《SEMI_SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》的论文，提出了一种直接在图上进行卷积操作的算法，在引文网络和知识图谱的数据集中取得了state-of-the-a ...
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2021-09-08 21:37:00
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2评论
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
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2023-09-18 05:34:51
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之前对GCN的理解始终不清不楚，今天根据代码仔细理解了一下，其实这份代码已经有不少人都做过注释，注释也很详细，这里有一篇博客写的非常详细，附上GCN论文源码超级详细注释讲解。原代码来自于Github，链接为：Graph Convolutional Networks in PyTorch。以下为个人理解部分：GCN代码主体有4个py文件：layers.py models.py train.py ut
# Softpooling操作pytorch实现代码
在深度学习中，池化操作（Pooling）是一种常用的操作，它能够将输入特征图的尺寸减小，提取出最重要的特征。而Softpooling是一种改进的池化操作，它通过引入softmax函数，能够更加灵活地选择性地保留不同区域的特征，从而提升模型的表现。
在本文中，我们将介绍Softpooling的原理，并使用PyTorch实现Softpoolin
# GCN中加入池化的PyTorch代码实现
图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）是一种常用的深度学习模型，能够处理图结构数据。经典的GCN在节点特征的基础上进行图卷积，而在某些情况下，简单的堆叠GCN层可能会导致过于复杂的模型，因此在网络中加入池化层可以有效降低维度并提取更重要的特征。本文将介绍如何使用PyTorch实现GCN，并添加池化层的代码示例。
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
目录多卡同步BN固定随机种子计算模型参数量提升Pytorch运行效率指定程序运行在特定GPU卡上保证模型的可重复性 多卡同步BN当使用torch.nn.DataParallel将代码运行在多张GPU卡上时，PyTorch的BN层默认操作是各卡上数据独立地计算均值和标准差，同步BN使用所有卡上的数据一起计算BN层的均值和标准差，缓解了当批量大小（batch size）比较小时对均值和标准差估计不准
初识 GCN
参考：https://www.zhihu.com/question/54504471?sort=createdGCN是什么？ GCN 全称是 graph convolution network，中文翻译为图卷积网络。这里的“图”指的不是我们常说的2D图像，而是由一系列顶点和连着这些顶点的边构成的拓扑图，例如，有向图，无向图等等。接下来就以
