PyG搭建GCN模型实现节点分类GCNConv参数详解

下面是关于使用PyG搭建GCN模型实现节点分类以及GCNConv参数详解的攻略，包含两个示例说明。

示例1：使用PyG搭建GCN模型实现节点分类

以下是一个使用PyG搭建GCN模型实现节点分类的示例：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.nn import GCNConv
from torch_geometric.utils import train_test_split_edges

# 加载数据
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')
data = dataset[0]

# 划分训练集、验证集和测试集
data = train_test_split_edges(data)

# 定义模型
class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(in_channels, hidden_channels)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, out_channels)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = F.relu(x)
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

model = GCN(dataset.num_features, 16, dataset.num_classes)

# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = torch.nn.functional.nll_loss

# 训练模型
def train():
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    out = model(data.x, data.train_pos_edge_index)
    loss = criterion(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()
    return loss.item()

for epoch in range(1, 201):
    loss = train()
    print('Epoch {:03d}, Loss: {:.4f}'.format(epoch, loss))

# 测试模型
def test():
    model.eval()
    out = model(data.x, data.test_pos_edge_index)
    pred = out.argmax(dim=1)
    accs = []
    for _, mask in data('test_mask'):
        acc = float((pred[mask] == data.y[mask]).sum() / mask.sum())
        accs.append(acc)
    return accs

test_accs = []
for _ in range(10):
    test_accs += test()
print('Accuracy: {:.4f} ± {:.4f}'.format(torch.tensor(test_accs).mean(), torch.tensor(test_accs).std()))

在这个示例中，我们首先使用Planetoid数据集加载Cora数据集，并使用train_test_split_edges()函数将数据集划分为训练集、验证集和测试集。然后，我们使用GCNConv类定义了一个GCN层，并使用GCN类定义了一个GCN模型。接着，我们使用Adam优化器和负对数似然损失函数进行训练，并使用model.eval()函数对模型进行测试，并输出准确率。

示例2：GCNConv参数详解

以下是GCNConv参数的详细说明：

class GCNConv(MessagePassing):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, improved=False, cached=False,
                 bias=True, **kwargs):
        super(GCNConv, self).__init__(aggr='add', **kwargs)

        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = out_channels
        self.improved = improved
        self.cached = cached

        self.weight = Parameter(torch.Tensor(in_channels, out_channels))

        if bias:
            self.bias = Parameter(torch.Tensor(out_channels))
        else:
            self.register_parameter('bias', None)

        self.reset_parameters()

    def reset_parameters(self):
        glorot(self.weight)
        zeros(self.bias)

    def forward(self, x, edge_index, edge_weight=None):
        """"""
        if not self.cached or self.cached_result is None:
            self.cached_result = self.propagate(edge_index, x=x, norm=self.norm)
        out = torch.matmul(self.cached_result, self.weight)

        if self.bias is not None:
            out = out + self.bias

        return out

    def message(self, x_j, norm):
        return norm.view(-1, 1) * x_j if norm is not None else x_j

    def __repr__(self):
        return '{}({}, {})'.format(self.__class__.__name__, self.in_channels,
                                    self.out_channels)

• in_channels：输入特征的维度。
• out_channels：输出特征的维度。
• improved：是否使用改进的公式。
• cached：是否缓存计算结果。
• bias：是否使用偏置。
• weight：权重矩阵。
• bias：偏置向量。
• reset_parameters()：初始化权重和偏置。
• forward()：前向传播函数。
• message()：消息传递函数。

总结

在这个攻略中，我们介绍了如何使用PyG搭建GCN模型实现节点分类，并对GCNConv参数进行了详细说明。在实现GCN模型时，我们首先使用Planetoid数据集加载Cora数据集，并使用train_test_split_edges()函数将数据集划分为训练集、验证集和测试集。然后，我们使用GCNConv类定义了一个GCN层，并使用GCN类定义了一个GCN模型。接着，我们使用Adam优化器和负对数似然损失函数进行训练，并使用model.eval()函数对模型进行测试，并输出准确率。在GCNConv参数的详细说明中，我们介绍了GCNConv类的各个参数及其作用。在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的参数和方法，以获得更好的预测效果。