2021年10月22日
转：pytorch框架下—GCN代码详细解读
摘要： pytorch框架下—GCN代码详细解读 这篇博客是对论文“SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS， ICLR 2017”中描述的GCN模型代码的详细解读。 阅读全文
posted @ 2021-10-22 22:36 Picassooo 阅读(887) 评论(0) 推荐(0)
图神经网络GNN：给图多个 node features和edge features
摘要： ''' 摘自https://docs.dgl.ai/en/0.6.x/guide_cn/graph-feature.html ''' import dgl import torch as th # 无权图 g = dgl.graph(([0, 0, 1, 5], [1, 2, 2, 0])) # 6 阅读全文
posted @ 2021-10-22 10:58 Picassooo 阅读(755) 评论(0) 推荐(0)
图神经网络GNN：创建图和展示图
摘要： ''' 摘自https://docs.dgl.ai/en/0.6.x/guide_cn/graph-graphs-nodes-edges.html ''' import dgl import torch as th import networkx as nx import matplotlib.py 阅读全文
posted @ 2021-10-22 10:55 Picassooo 阅读(427) 评论(0) 推荐(0)
图卷积神经网络GCN：整图分类（含示例及代码）
摘要： 关于整图分类，有篇知乎写的很好：【图分类】10分钟就学会的图分类教程，基于pytorch和dgl。下面的代码也是来者这篇知乎。 import dgl import torch from torch._C import device import torch.nn as nn import torch 阅读全文
posted @ 2021-10-22 10:39 Picassooo 阅读(12917) 评论(0) 推荐(0)
转：zip(*args)解压运算
摘要： zip(*args)解压运算 阅读全文
posted @ 2021-10-22 08:45 Picassooo 阅读(54) 评论(0) 推荐(0)