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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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
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2023-11-24 14:34:20
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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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# 使用 PyTorch 实现图卷积网络 (GCN)
## 一、概述
图卷积网络（GCN）是一种应用于图结构数据的深度学习框架，广泛用于社交网络、推荐系统、分子图等领域。本文将利用 PyTorch 来实现一个简单的 GCN，并逐步指导你完成这个过程。
## 二、流程概述
以下是实现 GCN 的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
# 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 |
| ---- | ------------------
原创
2024-03-25 05:36:29
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# 深入了解图卷积网络（GCN）在PyTorch中的实现
图卷积网络（GCN）是一类用于处理图数据的神经网络结构，它在节点分类、图分类等任务中取得了显著的效果。这篇文章将引导你从零基础开始，逐步实现一个简单的GCN模型。我们将使用PyTorch框架来完成我们的任务。
## 实现流程
以下是实现GCN的步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-06 06:02:35
114阅读
# GCN（图卷积网络）在PyTorch中的实现与解读
图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）是一种用于处理图结构数据的深度学习方法，近年来在社交网络、推荐系统和知识图谱等领域得到了广泛应用。本文将逐步解析GCN的核心概念，并提供一个基于PyTorch的代码示例，以帮助读者更好地理解GCN的实现原理。
## GCN的基本原理
GCN的基本思想是通过卷
# GCN模型在PyTorch中的实现
图卷积网络（GCN）是一种在图结构数据上进行深度学习的有效方法。在诸如社交网络、知识图谱、推荐系统等领域，GCN的应用越来越受到关注。本文将通过PyTorch实现一个基本的GCN模型，并提供一个简单的代码示例，帮助读者更好地理解GCN的基础知识和使用方法。
## 1. 什么是GCN？
图卷积网络（GCN）是由Thomas Kipf和Max Wellin
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
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2023-09-26 13:28:43
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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
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2023-09-27 16:46:03
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# 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
原创
2024-07-10 05:39:03
80阅读
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
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2024-08-30 21:23:49
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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
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2023-09-30 08:47:15
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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
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2024-03-10 16:19:52
45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。 
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2023-08-22 21:40:38
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# 使用PyTorch复现图卷积网络（GCN）
## 引言
在图数据迅速增长的今天，图神经网络（GNN）成为了机器学习和深度学习研究的重要方向。其中，图卷积网络（GCN）作为一种基础网络模型，已被广泛用于节点分类、图分类等任务。本文将利用PyTorch复现GCN，并通过简单代码示例帮助读者理解其基本概念及实现方式。
## 什么是图卷积网络（GCN）
GCN的基本思想是将卷积操作推广到非结构
原创
2024-10-22 04:46:14
126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
403阅读
# 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
原创
2024-02-27 05:33:44
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