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)
转载
2023-08-09 17:45:49
162阅读
python入坑
学习的是python3一些信息官网 https://www.python.org/
官方文档 https://docs.python.org/3/
github https://github.com/python
特点 简单，易学，开发快速
分类 解释型语言，面向对象，动态数据类型的高级语言，其开源遵守GPL协议。支持多种编程范式， 面向对象，函数，过程，命令式。拥有动态类型系统
# 图卷积网络（GCN）科普文章
图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。与传统的卷积神经网络（CNN）主要用于处理规则格点数据（如图像）不同，GCN可以直接作用于非欧几里得数据（如社交网络、分子图等）。理解GCN的原理和应用，有助于我们在多种实际问题中解决复杂的图相关任务。
## GCN的基本原理
GCN的核心
## 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 |
| ---- | -----------
原创
2024-06-30 04:58:54
46阅读
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
384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
转载
2023-11-24 14:34:20
185阅读
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
1229阅读
Python中的垃圾收集（GC）在C、C++中，用户自己管理维护内存的方式，操作内存非常的繁琐，后来的一些新式语言如Java、Python等，都采用了垃圾收集机制（Garbage Collection）。对于⼀个字符串、列表、类甚至数值都是对象，且定位简单易用的语⾔，自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题。Python中采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略。引用计数
# 基于Python的图卷积网络（GCN）实现
图卷积网络（GCN）是一种专门用于处理图数据的深度学习模型。它不仅能够捕捉节点间的关系，还能利用它们的结构特征进行更有效的学习和推理。本文将介绍GCN的基本原理，并提供基于Python的代码示例，展示如何实现一个简单的GCN模型。
## GCN模型的基本原理
GCN的核心思想源于卷积神经网络（CNN），但其卷积操作是针对图结构的。具体来说，GC
目录：什么是段（segments）和堆（heaps）,为GC分配了多少？什么是代（generations）,我们为什么使用带有代的GC？什么时间发生收集，如何发生的？什么是根（root）,是什么保证一个对象存活？什么是大对象堆（large object heap），为什么存在？哪种加了味（模式）的GC适合我的应用程序？垃圾收集（garbage collection ，GC）的代价是什么，如何保证代
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
337阅读
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
转载
2023-10-22 11:33:53
127阅读
# 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
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：
转载
2023-08-10 19:36:03
264阅读
# 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 |
|
原创
2024-10-28 05:42:56
159阅读
Linux的编译器gcc 和g++
GNU程序编译
命令：gcc
g++
格式：gcc [option] filename
g++ [option] filename
功能：编译或链接指定的编译文件。
选项：-o 指定输出文件名，缺省时为a.out
-c 只编译，产生.o的目标文件
-O 进行代码的一般优化
-O2 二级优化
一．C语言程序的编译——gcc用法的详细说明
转载
2024-08-15 09:57:11
24阅读
Python垃圾回收机制(GC)Python中 gc 模块负责垃圾回收。GC机制分为：引用计数 (主要)分代回收 (辅助)标记-清除 (辅助)触发垃圾回收时刻：程序退出时gc模块计数器到达阈值手动调用gc.collect()引用计数优点：简单实时性，一旦对象引用计数为0，立即回收，释放内存缺点：无法处理循环引用，导致内存泄漏维护引用计数消耗资源有时候比较慢，释放一个大对象，里面有很多元素，GC要一
转载
2023-10-20 10:59:08
36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
转载
2023-09-27 16:46:03
372阅读
以下主要是记录个人对官方代码的理解。GCN：多层网络由多层GCNLayer组成class GCN(nn.Module):
def __init__(self,
g,
in_feats, # 输入特征维度
n_hidden, # 隐藏层特征维度
n_cl
转载
2024-05-08 08:10:20
438阅读
# 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
469阅读
