目录多卡同步BN固定随机种子计算模型参数量提升Pytorch运行效率指定程序运行在特定GPU卡上保证模型的可重复性 多卡同步BN当使用torch.nn.DataParallel将代码运行在多张GPU卡上时，PyTorch的BN层默认操作是各卡上数据独立地计算均值和标准差，同步BN使用所有卡上的数据一起计算BN层的均值和标准差，缓解了当批量大小（batch size）比较小时对均值和标准差估计不准
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2023-11-30 12:00:54
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# 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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# 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
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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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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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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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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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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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# 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
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目录用GraphGym管理实验介绍基本用法小批量处理Pairs of GraphsBipartite GraphsBatching Along New Dimensions关于PyG的MessagePassing计算原理 用GraphGym管理实验介绍GraphGym 是一个设计和评估图神经网络 (GNN) 的平台，最初在 “Design Space for Graph Neural Networ
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2024-01-11 08:49:56
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好久没更新博客了，最近一直在忙，既有生活上的也有工作上的。道阻且长啊。今天来水一文，说一说最近工作上遇到的一个函数：torch.gather() 。文字理解我遇到的代码是 NLP 相关的，代码中用 torch.gather() 来将一个 tensor 的 shape 从 (batch_size, seq_length, hidden_size) 转为 (batch_size, labels_len
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2024-07-30 14:55:05
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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
1229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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GC（Garbage Collection）的好处GC（垃圾回收机制）毫无疑问是编程史上的一次革命，在没有垃圾回收机制的C/C++时代，经常造成内存泄漏（反正我C++是被内存泄漏玩哭了）而使程序员bug改到崩溃。所以当GC出现时，人们沸腾了，因为程序员再也不需要考虑内存泄漏的问题，可以好好关心业务代码了，这是多么可喜可贺的事啊。就像你家雇了个保姆，你现在可以专心做喜欢做的事，不用去打扫了一样，多么
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2023-10-08 00:24:05
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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
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# 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
# 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
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# 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
# 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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参考： https://huggingface.co/docstransformer库 介绍使用群体：寻找使用、研究或者继承大规模的Tranformer模型的机器学习研究者和教育者想微调模型服务于他们产品的动手实践就业人员想去下载预训练模型，解决特定机器学习任务的工程师两个主要目标：尽可能见到迅速上手（只有3个标准类，配置，模型，预处理类。两个API，pipeline使用模型,trainer训练和
