gnn图神经网络分类
时间: 2025-01-13 16:01:07 浏览: 47
### 图神经网络 (GNN) 在分类任务中的应用
对于图神经网络(GNN)在分类任务中的应用,可以考虑基于节点级别的分类或是整个图形的分类。当涉及到具体的实现时,通常会利用现有的库来简化开发过程。
#### 使用 PyTorch Geometric 实现 GNN 进行图像分类
PyTorch Geometric 是一个用于处理不规则结构数据集的强大工具包,支持多种类型的图卷积操作和其他必要的组件构建高效的 GNN 模型[^1]。
```python
import torch
from torch.nn import Linear
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv, global_mean_pool
from torch_geometric.data import Data
class GNN(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_channels, hidden_channels, output_channels):
super(GNN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(input_channels, hidden_channels)
self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, hidden_channels)
self.lin = Linear(hidden_channels, output_channels)
def forward(self, x, edge_index, batch):
# First Message Passing Layer (Transformation)
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
# Second Message Passing Layer
x = self.conv2(x, edge_index)
x = F.relu(x)
# Global Pooling (stack different nodes together)
x = global_mean_pool(x, batch)
# Output layer
x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training)
x = self.lin(x)
return F.log_softmax(x, dim=-1)
# Example usage:
edge_index = [[0, 1], [1, 0], [1, 2], [2, 1]]
x = [[-1], [0], [1]]
data = Data(x=torch.tensor(x), edge_index=torch.tensor(edge_index).t().contiguous())
model = GNN(input_channels=1, hidden_channels=4, output_channels=2)
output = model(data.x.float(), data.edge_index, None)
print(output)
```
此代码片段展示了如何定义并训练一个简单的两层GCN模型来进行节点分类的任务。这里假设输入特征`x`是一个形状为 `[num_nodes, num_node_features]` 的张量,并且 `edge_index` 定义了边连接关系。
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