一、卷积：卷积在 pytorch 中有两种方式： 【实际使用中基本都使用 nn.Conv2d() 这种形式】一种是 torch.nn.Conv2d()，一种是 torch.nn.functional.conv2d()，这两种形式本质都是使用一个卷积操作，这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的，首先需要输入是一个 torch.autograd.Variable() 的类型，大小是 (batch,
# 使用PyTorch搭建图卷积网络（GCN）
图卷积网络（GCN）是一种用于图结构数据分析的深度学习模型。它通过图的结构信息在节点之间传播特征，广泛应用于社交网络、推荐系统和生物信息学等领域。本文将介绍如何使用PyTorch实现GCN，并附带相应的代码示例，同时对GCN的基本原理进行简单讲解。
## GCN的原理
GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新节点自身的特征。具体而言，对于
PyTorch(二)——搭建和自定义网络 目录连接 (1) 数据处理 (2) 搭建和自定义网络 (3) 使用训练好的模型测试自己图片 (4) 视频数据的处理 (5) PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层 (6) 梯度反向传递(BackPropogate)的理解 (总) PyTorch遇到令人迷人的BUGPyT
转载
2023-07-27 19:32:29
159阅读
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
转载
2023-09-30 08:47:15
92阅读
1 任务首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务： 让我们的神经网络学会逻辑异或运算，异或运算也就是俗称的“相同取0，不同取1” 。再把我们的需求说的简单一点，也就是我们需要搭建这样一个神经网络，让我们在输入（1,1）时输出0，输入（1,0）时输出1（相同取0，不同取1），以此类推。2 实现思路因为我们的需求需要有两个输入，一个输出，所以我们需要在输入层设置两个输入节点，输出层设置一个输出节点。因
转载
2024-07-22 11:00:33
26阅读
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
转载
2024-03-10 16:19:52
45阅读
问题：MNIST数据集的数据分类输入层：起始点是一幅MNIST数据集中的图像，它的像素个数为28×28=784。这意味着我们的神经网络的第一层必须有784个节点。输出层：最后的输出层是0～ 9的任意一个数字，也就是10种不同输出。为每一个可能的类别分配一个节点。需要：python + pytorch + mnist数据集（训练集与测试集）具体步骤以及代码第一步，导入库# 导入库
import t
转载
2023-08-08 13:14:29
91阅读
# PyTorch GCN（图卷积网络）基础入门
在机器学习领域，图结构数据越来越受到关注。如今，许多现实世界中的数据都呈现出图的形式，例如社交网络、分子结构、推荐系统等。图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）是处理图结构数据的一种有效方法。本文将介绍图卷积网络的基本概念，并通过PyTorch实现一个简单的GCN示例。
## 1. 图卷积网络简介
图
原创
2024-09-21 08:12:58
73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
本篇博客中，我将快速搭建一个小型的网络，并对其进行训练、优化器调参，最后查看模型训练效果。
我将本次搭建网络分为一下几个部分下载、读取数据搭建网络准备日志、损失函数和优化器进行网络的训练与测试，模型文件的保存关闭日志并查看训练效果下载读取数据本篇博客所写代码使用 python，并且大量使用了 pytorch 第三方库，其中的 torvision.datasets.CIFAR
转载
2023-09-07 01:54:12
0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
# 如何在PyTorch中实现图卷积网络（GCN）实践指南
图卷积网络（GCN）是一种处理图结构数据的有效方法，广泛应用于社交网络分析、推荐系统等领域。本篇文章将引导您通过PyTorch实现GCN。本文将分为两个部分：首先是整个实现流程，然后我们将逐步挖掘每一步的细节。
## 实现流程概述
下面是实现GCN的整体流程：
```markdown
| 序号 | 步骤
原创
2024-10-10 04:11:09
285阅读
本系列博客的目标是用pytorch 搭建一个网络。先简单后复杂吧~ 博客大部分内容参考官方文档，又按照自己更习惯的思路重新整理了下！好记性不如烂笔头，当写博客的时候，速度会慢下来，就有更多的时间思考自己曾经忽视的细节！参考： 知乎 梁泽浪 Pytorch 官方文档本系列博客的主要介绍：1、pytorc
转载
2024-03-08 20:19:15
25阅读
pytorch搭建一个简单神经网络 1 import torch
2 import torch.nn as nn
3
4 # 定义数据
5 # x:输入数据
6 # y:标签
7 x = torch.Tensor([[0.2, 0.4], [0.2, 0.3], [0.3, 0.4]])
8 y = torch.Tensor([[0.6], [0.5], [0.7]])
9
转载
2023-05-18 16:21:03
84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。 
转载
2023-08-22 21:40:38
138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
pytorch学习笔记八————使用卷积进行泛化(略精细一点的图像识别)卷积介绍卷积本质上就是对图像进行小方块的加权处理,网上资料很多并且大多讲的都挺好这里就不赘述了 总的来说,卷积的三个特征分别是:邻域的局部操作平移不变性模型参数的大幅度减小 所以创造一个卷积的代码如下:conv=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=3)kernel_size指的是卷积核大小,这里的3代表着3*
转载
2023-09-23 12:59:56
202阅读
# 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
357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
72阅读
# PyTorch中的图卷积网络（GCN）简介
图卷积网络（GCN）是一种出色的图结构数据学习模型，广泛应用于社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域。本文旨在为您介绍如何使用PyTorch实现GCN，并通过代码示例进行演示。我们将创建一个简单的GCN模型，应用于节点分类任务。
## GCN的基本原理
GCN的核心思想是通过利用节点的邻居信息来增强节点的表示。与传统的卷积神经网络不同，GCN
原创
2024-10-04 03:50:00
254阅读
