GNN图分类解释代码
时间: 2025-02-17 13:11:52 浏览: 34
### GNN用于图分类的解释性代码
为了更好地理解如何使用GNN进行图分类，下面展示一段Python代码示例。这段代码实现了简单的GCN（Graph Convolutional Network），并将其应用在一个小型合成数据集上完成图分类任务。
```python
import torch
from torch_geometric.datasets import TUDataset
from torch_geometric.loader import DataLoader
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv, global_mean_pool
class GCN(torch.nn.Module):
def __init__(input_dim, hidden_channels, num_classes):
super().__init__()
# 定义两层GCN卷积层
conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_channels)
conv2 = GCNConv(hidden_channels, num_classes)
def forward(data):
x, edge_index, batch = data.x, data.edge_index, data.batch
# 应用ReLU激活函数后的第一次传播
x = conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
# 第二次传播
x = conv2(x, edge_index)
# 使用平均池化获取整个图级别的表示
x = global_mean_pool(x, batch)
return F.log_softmax(x, dim=1)
# 加载ENZYMES数据集作为例子
dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES')
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
model = GCN(input_dim=dataset.num_node_features, hidden_channels=64, num_classes=dataset.num_classes)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)
def train():
model.train()
total_loss = 0
for data in loader:
optimizer.zero_grad()
out = model(data)
loss = F.nll_loss(out, data.y)
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += float(loss) * data.num_graphs
return total_loss / len(loader.dataset)
for epoch in range(1, 201):
loss = train()
print(f'Epoch {epoch:03d}, Loss: {loss:.4f}')
```
上述代码展示了如何构建一个基本的GCN模型来进行图级分类[^2]。这里选择了`TUDataset`中的`ENZYMES`数据集作为一个具体的案例研究对象；此数据集中包含了酶分子结构的信息，目标是对这些分子所属的功能类别进行预测。
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#### 第5章 系统编程
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#### 第9章 多线程编程
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- **使用Windows消息通信**：讲解了通过消息队列在不同线程间传递信息的技术，包括发送消息和处理消息。
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#### 第14章 数据库编程
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- **用安装程序向导创建安装项目**：介绍了如何使用Visual Studio中的安装和部署项目向导，快速创建安装程序。
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以上内容涵盖了Visual C++.NET编程技术体验一书中涉及的各个技术点，并对每个章节中的示例做了详细的说明。这些知识点对于理解和掌握Visual C++.NET编程非常重要，并能够帮助读者在实际项目开发中应用这些技术。
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### 标题知识点 - 宾馆预约系统
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#### 2. 前端开发
前端开发主要负责用户界面的设计与实现，包括用户注册、登录、房间搜索、预订流程、支付确认、用户反馈等功能的页面展示和交互设计。常用的前端技术栈有HTML, CSS, JavaScript, 以及各种前端框架如React, Vue.js或Angular。
#### 3. 后端开发
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#### 4. 数据库设计
数据库设计对系统的性能和可扩展性至关重要。宾馆预约系统可能需要设计的数据库表包括用户信息表、房间信息表、预订记录表、支付信息表等。常用的数据库系统有MySQL, PostgreSQL, MongoDB等。
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#### 7. 付款接口集成
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