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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# 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
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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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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
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
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
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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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
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2023-10-22 11:33:53
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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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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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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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# 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
# 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
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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
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2024-08-15 09:57:11
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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
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2024-05-08 08:10:20
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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 |
| ---- | ------------------
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
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# 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
