文章目录0 前言1 数据读入2 模型搭建3 模型训练4 模型测试5 模型保存6 参考博客 0 前言代码参考了知乎上“10分钟快速入门PyTorch”系列，并且附上了详细的注释和函数讲解。从今天这篇博文开始，我将和大家一起踏上Pytorch的学习道路，希望有问题可以指出！代码可以直接复制粘贴后运行。1 数据读入torchvision.datasets里面有很多数据类型，里面有官网处理好的数据，比如
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2024-02-02 19:58:08
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在pytoch中使用torch.nn命名空间提供了你需要建立自己的神经网络的基石。在PyTorch每个模块的子类nn.Module。神经网络是一个模块本身，由其他模块（层）组成。导入你所需要的模块假设构建一个网络模型如下：卷积层--》Relu层--》池化层--》全连接层--》Relu层--》全连接层
import os
import torch
from torch import nn
fro
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2023-10-09 00:01:04
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文章目录LeNetAlexNetDropoutAlexNet 网络结构torchvision中的AlexNet的实现ZFNetVGG-NetsVGG 各网络VGG-16 网络结构GoogLeNet代码实现ResNetDenseNetRNNLSTMGRU LeNet1998年，由 LeCun 提出用于手写数字识别任务只有5层结构；目前看来不输入深度学习网络；但是是基本确定了卷积NN的基本架构：卷积
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2024-04-08 20:31:24
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图神经网络(Graph Neural Networks)是一种针对图结构数据(如社交图、网络安全网络或分子表示)设计的机器学习算法。它在过去几年里发展迅速，被用于许多不同的应用程序。在这篇文章中我们将回顾GNN的基础知识，然后使用Pytorch Geometric解决一些常见的主要问题，并讨论一些算法和代码的细节。常见的图神经网络应用GNN可以用来解决各种与图相关的机器学习问题:节点的分类：预测节
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2023-12-21 05:31:26
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图注意力神经网络的pytorch代码解析1.图注意力神经网络的原理简介1.1 注意力机制的公式1.2 代码中公式的应用差异2.GAT的pytorch代码解析2.1 导入需要的包和参数设定2.2 加载数据2.3 搭建注意力模型2.3 模型训练2.5 模型测试 1.图注意力神经网络的原理简介图注意网络的原理介绍有很多。作者是清华大学的一个博士，他写的图卷积原理非常透彻，这里对于图注意力的描述也很好。
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2023-11-21 17:24:25
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图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）最近被视为在图研究等领域一种强有力的方法。跟传统的在欧式空间上的卷积操作类似，GNNs通过对信息的传递，转换和聚合实现特征的提取。这篇博客主要想分享下，怎样在你的项目中简单快速地实现图神经网络。你将会了解到怎样用PyTorch Geometric 去构建一个图神经网络，以及怎样用GNN去解决一个实际问题（Recsys Challen
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2023-08-30 18:09:45
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一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两种取值。取0表示该元素对应的词不在论文中，取1表示
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2023-10-08 08:35:35
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一个完整的处理图片分类的代码，包括以下几部分：导入需要的库，数据预处理，搭建神经网络模型，训练及测试，输出损失和正确率。导入库import torch
import torchvision
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets, transforms
import os # o
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2023-08-01 13:24:27
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GuideIntroModelDatasetInstallCiteReferenceIntro目前主要实现基于【data/yeast/yeast.edgelist】下的蛋白质数据进行link prediction。Model模型模型主要使用图神经网络，如gae、vgae等1.GCNModelVAE(src/vgae)：图卷积自编码和变分图卷积自编码(config中可配置使用自编码或变分自编码)，利
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2023-11-24 10:04:14
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GCN代码详解-pytorch版本1 GAT基本介绍2 代码解析2.1 导入数据2.2 GAT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: h
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2023-11-23 13:41:22
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PyTorch图神经网络（一） 参考书《PyTorch图神经网络》，作者[美]马克西姆·拉伯恩。 1.前言： 图神经网络用于处理图结构数据的任务，图中的信息除了点和边之外，每个点还有自己的特征。图神经网络的具体应用包括节点分类、链接预测、图分类、图生产等等。这个系列将从头开始讲解图神经网络的 ...
PyTorch图神经网络（四） 1.GraphSAGE
图神经网络是最近 AI 领域最热门的方向之一，很多图神经网络框架如 graph_nets 和 DGL已经上线。但看起来这些工具还有很多可以改进的空间。近日，来自德国多特蒙德工业大学的研究者们提出了 PyTorch Geometric，该项目一经上线便在 GitHub 上获得 1500 多个 star，并得到了 Yann LeCun 的点赞。现在，创建新的 GNN 层更
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2023-09-20 21:27:02
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TAMU最新《图神经网络可解释》综述论文，19页pdf阐述实例级与模型级解释本文探讨了需要GNN的可解释性解释GNN预测的挑战不同的GNN解释方法GNNExplainer的直观解释使用GNNExplainer实现解释节点分类和图分类如果你不解释预测背后的原因，深度学习算法就像黑匣子，因此不能完全信任。不提供预测背后的原因，会阻止深度学习算法在涉及公平、隐私和跨领域安全的关键应用中使用。深度学习模型
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2023-11-22 17:10:39
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PyTorch图神经网络（二） 1.Node2Vec Node2Vec在DeepWalk的基础上，对随机游走本身的生成方
PyTorch图神经网络（五） 1.WL测试 之前讲了用图神经网络对节点进行分类，这里则是对图进行分类，思路来自于WL测试。WL测试旨在构建图的规范形式，具体做法为： 1.一开始对每个节点赋予相同的颜色或者标签 2.每个节点拼接自己和邻居的标签（原文说的聚合可能会产生误解） 3.结果 ...
识别黑白图中的服装图案(Fashion-MNIST)基于上述代码修改模型的组成1 修改myConNet模型1.1.1 修改阐述将模型中的两个全连接层，变为全局平均池化层。1.1.2 修改结果### 1.5 定义模型类
class myConNet(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(myConNet, self
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2023-11-27 10:18:21
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GraphSAGE代码详解-pytorch版本1. GraphSAGE基本介绍2. 代码解析2.1 加载数据2.2 Unsupervised Loss2.3 Models2.4 评估与模型使用2.5 Main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
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2024-04-28 14:18:55
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1.0 LeNet可训练参数：（滤波器大小+bias） 滤波器个数连接数：输出大小参数个数具体计算：https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_3.html 1.1 AlexNet（论文翻译）第一次引入激活层 ReLU，在全连接层引入了 Dropout 层防止过拟合的网络利用两块GPU是为了提高运算的效率，网络结构上差异不是很大。理解时，可看成
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2023-10-07 19:03:09
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神经网络(Neural Network --nn)可以使用torch.nn包来构建神经网络。之前已经介绍了autograd包，nn包则依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。nn.Module包含层，以及返回output的方法forward(input)。例如：一个数图像识别这是一个简单的前馈神经网络(feed-forward network)。它接受一个输入，然后将它送入下一层，一层接一
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2023-09-19 22:54:03
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