摘要：
1 导入实验需要的包 import torch import numpy as np import random from IPython import display import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import Data 阅读全文
摘要：
1 导入所需要的包 import numpy as np import torch from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt from IPython import display from torch.utils.data impor 阅读全文
摘要：
有两种方式直接把模型的参数梯度设成 0 ： model.zero_grad() optimizer.zero_grad() 如果想要把某一Variable的梯度置为 0，只需用以下语句： Variable.grad.data.zero_() 阅读全文
摘要：
论文信息 论文标题：How Powerful are Graph Neural Networks论文作者：Keyulu Xu, Weihua Hu, J. Leskovec, S. Jegelka论文来源：2019, ICLR论文地址：download 论文代码：download 1 Introdu 阅读全文
摘要：
Weisfeiler-Lehman 算法 很多论文中会讲，从另一个角度来讲，GCN模型可以看作图上非常有名的 Weisfeiler-Lehman 算法的一种变形。那么什么是 Weisfeiler-Lehman 算法呢？ 一维的 Weisfeiler-Lehman 如下所示： 下面举例说明 Wisfe 阅读全文
摘要：
sklearn之train_test_split()函数各参数含义（非常全） 在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 简单用法如下： X_train,X_test, y_t 阅读全文
摘要：
论文信息 论文标题：Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks论文作者：Hongbin Pei, Bingzhen Wei, K. Chang, Yu Lei, Bo Yang论文来源：2020, ICLR论文地址：download 论文代码：d 阅读全文
摘要：
Tensor Method描述 is_tensor(obj) 如果 obj 是 PyTorch 张量，则返回 True ； is_storage(obj) 如果 obj 是 PyTorch 存储对象，则返回 True ；[torch.storage() ] is_complex(input) inp 阅读全文
摘要：
Example： import tensorflow as tf # 创建 4 个张量，并赋值 a = tf.constant(1.) b = tf.constant(2.) c = tf.constant(3.) w = tf.constant(4.) with tf.GradientTape() 阅读全文
摘要：
tf.data.Dataset.from_tensor_slices 该函数是dataset核心函数之一，它的作用是把给定的元组、列表和张量等数据进行特征切片。切片的范围是从最外层维度开始的。如果有多个特征进行组合，那么一次切片是把每个组合的最外维度的数据切开，分成一组一组的。 假设我们现在有两组数 阅读全文