当前位置: 首页 > news >正文

pytorch图神经网络处理图结构数据

 人工智能例子汇总:AI常见的算法和例子-CSDN博客 

图神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据由节点(vertices)和边(edges)组成,其中节点表示实体,边表示实体之间的关系或连接。GNNs 通过在图的结构上进行信息传递和节点嵌入(node embedding)来学习节点或图的特征表示。

GNN的关键思想是通过消息传递机制(message passing)更新每个节点的表示,通常是基于其邻居节点的特征信息。GNNs 可以广泛应用于许多领域,如社交网络分析、推荐系统、知识图谱、分子图表示等。

以下是GNN的基本组成部分和工作原理:

  1. 节点表示更新:每个节点的表示通过其邻居节点的表示进行更新。常见的做法是通过聚合邻居节点的特征,然后与节点本身的特征进行结合

GNN的变种

  1. GCN(Graph Convolutional Networks):一种基于图卷积的GNN,通过聚合邻居节点的特征来更新节点表示,适用于无向图。

  2. GraphSAGE(Graph Sample and Aggregation):通过随机采样邻居节点来提高计算效率,尤其适用于大规模图。

  3. GAT(Graph Attention Networks):引入了注意力机制,使得不同邻居对节点更新的贡献不同,能够动态调整每个邻居的权重。

  4. Graph Isomorphism Network (GIN):通过强大的表征能力增强了图的判别性。

GNN的应用

  • 社交网络分析:预测用户之间的关系或用户的兴趣。
  • 推荐系统:基于用户和物品之间的图结构进行个性化推荐。
  • 生物信息学:如分子图表示,用于药物发现、蛋白质结构预测等。
  • 图像分割与语义分析:在视觉任务中处理图形数据,捕捉图像之间的关系。

例子:

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
from torch_geometric.data import Data
import matplotlib.pyplot as plt# 1. 生成随机图数据
num_nodes = 100
x = torch.rand((num_nodes, 2))  # 100 个节点,每个节点有 2 维特征
y = (x[:, 0] + x[:, 1] > 1).long()  # 二分类标签(0 或 1)# 2. 生成图结构(邻接关系)
edge_index = []
for i in range(num_nodes):for j in range(i + 1, num_nodes):if (y[i] == y[j] and torch.rand(1).item() > 0.6) or (y[i] != y[j] and torch.rand(1).item() > 0.9):edge_index.append([i, j])edge_index.append([j, i])
edge_index = torch.tensor(edge_index, dtype=torch.long).t()# 3. 训练集和测试集
train_mask = torch.rand(num_nodes) < 0.8  # 80% 训练,20% 测试
test_mask = ~train_mask# 4. 构造 PyG 数据对象
data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y, train_mask=train_mask, test_mask=test_mask)# 5. 定义 4 层 GCN 模型
class GCN(torch.nn.Module):def __init__(self):super(GCN, self).__init__()self.conv1 = GCNConv(2, 16)self.conv2 = GCNConv(16, 16)self.conv3 = GCNConv(16, 16)  # 将 conv3 输出改为与输入维度相同self.conv4 = GCNConv(16, 2)  # 输出类别数 2def forward(self, data):x, edge_index = data.x, data.edge_indexx = F.relu(self.conv1(x, edge_index))x = F.relu(self.conv2(x, edge_index))x = F.relu(self.conv3(x, edge_index)) + x  # 跳跃连接,维度一致x = self.conv4(x, edge_index)return F.log_softmax(x, dim=1)  # 输出对数概率# 6. 训练模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = GCN().to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=5e-4)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=500, gamma=0.5)  # 学习率衰减data = data.to(device)
num_epochs = 2000  # 增加训练轮数for epoch in range(num_epochs):model.train()optimizer.zero_grad()out = model(data)loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])loss.backward()optimizer.step()scheduler.step()  # 逐步降低学习率if epoch % 200 == 0:print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item():.4f}")# 7. 评估模型
model.eval()
out = model(data)
pred = out.argmax(dim=1)  # 取最大值的索引作为类别
test_pred = pred[data.test_mask]
test_true = data.y[data.test_mask]# 8. 过滤低置信度预测
proba = torch.exp(out)  # 转换为 softmax
test_pred[proba[data.test_mask].max(dim=1)[0] < 0.6] = -1  # 低置信度设为 -1# 9. 可视化测试结果
test_mask_np = torch.arange(num_nodes)[data.test_mask].cpu().numpy()
test_pred_np = test_pred.cpu().numpy()
test_true_np = test_true.cpu().numpy()plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.scatter(test_mask_np, test_pred_np, color='blue', alpha=0.5, label='Predicted')
plt.scatter(test_mask_np, test_true_np, color='red', alpha=0.5, label='True')
plt.xlabel('Test Node Index')
plt.ylabel('Node Class')
plt.title('Test Results vs True Results')
plt.legend()
plt.show()

相关文章:

pytorch图神经网络处理图结构数据

人工智能例子汇总&#xff1a;AI常见的算法和例子-CSDN博客 图神经网络&#xff08;Graph Neural Networks&#xff0c;GNNs&#xff09;是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。图结构数据由节点&#xff08;vertices&#xff09;和边&#xff08;edges&#xff09;组成&a…...

计算机网络一点事(23)

传输层 端口作用&#xff1a;标识主机特定进程&#xff0c;TCP&#xff0c;UDP协议 端口号分类&#xff1a;服务器&#xff1a;0-1023&#xff0c;熟知 1024-49151 登记 客户端&#xff1a;49152-65535 功能&#xff1a;实现端到端&#xff0c;进程到进程的通信&#xff0c…...

(9)下:学习与验证 linux 里的 epoll 对象里的 EPOLLIN、 EPOLLHUP 与 EPOLLRDHUP 的不同。小例子的实验

&#xff08;4&#xff09;本实验代码的蓝本&#xff0c;是伊圣雨老师里的课本里的代码&#xff0c;略加改动而来的。 以下是 服务器端的代码&#xff1a; 每当收到客户端的报文时&#xff0c;就测试一下对应的 epoll 事件里的事件标志&#xff0c;不读取报文内容&#xff0c;…...

DeepSeek-R1模型1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别?

deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别&#xff1f;码笔记mabiji.com分享&#xff1a;1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型&#xff0c;671B是基础大模型&#xff0c;它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本…...

一、html笔记

(一)前端概述 1、定义 前端是Web应用程序的前台部分,运行在PC端、移动端等浏览器上,展现给用户浏览的网页。通过HTML、CSS、JavaScript等技术实现,是用户能够直接看到和操作的界面部分。上网就是下载html文档,浏览器是一个解释器,运行从服务器下载的html文件,解析html、…...

AI大模型开发原理篇-2:语言模型雏形之词袋模型

基本概念 词袋模型&#xff08;Bag of Words&#xff0c;简称 BOW&#xff09;是自然语言处理和信息检索等领域中一种简单而常用的文本表示方法&#xff0c;它将文本看作是一组单词的集合&#xff0c;并忽略文本中的语法、词序等信息&#xff0c;仅关注每个词的出现频率。 文本…...

基于微信小程序的实习记录系统设计与实现(LW+源码+讲解)

专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导&#xff0c;欢迎高校老师/同行前辈交流合作✌。 技术范围&#xff1a;SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、小程序、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容&#xff1a;…...

【LLM】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B部署和open webui

note DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 的测试效果很惊艳&#xff0c;CoT 过程可圈可点&#xff0c;25 年应该值得探索更多端侧的硬件机会。 文章目录 note一、下载 Ollama二、下载 Docker三、下载模型四、部署 open webui 一、下载 Ollama 访问 Ollama 的官方网站 https://ollam…...

【Elasticsearch】 Intervals Query

Elasticsearch Intervals Query 返回基于匹配术语的顺序和接近度的文档。 intervals 查询使用 匹配规则&#xff0c;这些规则由一小组定义构建而成。这些规则然后应用于指定 field 中的术语。 这些定义生成覆盖文本中术语的最小间隔序列。这些间隔可以进一步由父源组合和过滤…...

DeepSeek技术深度解析:从不同技术角度的全面探讨

DeepSeek技术深度解析&#xff1a;从不同技术角度的全面探讨 引言 DeepSeek是一个集成了多种先进技术的平台&#xff0c;旨在通过深度学习和其他前沿技术来解决复杂的问题。本文将从算法、架构、数据处理以及应用等不同技术角度对DeepSeek进行详细分析。 一、算法层面 深度学…...

Docker 部署 Starrocks 教程

Docker 部署 Starrocks 教程 StarRocks 是一款高性能的分布式分析型数据库&#xff0c;主要用于 OLAP&#xff08;在线分析处理&#xff09;场景。它最初是由百度的开源团队开发的&#xff0c;旨在为大数据分析提供一个高效、低延迟的解决方案。StarRocks 支持实时数据分析&am…...

【LLM-agent】(task6)构建教程编写智能体

note 构建教程编写智能体 文章目录 note一、功能需求二、相关代码&#xff08;1&#xff09;定义生成教程的目录 Action 类&#xff08;2&#xff09;定义生成教程内容的 Action 类&#xff08;3&#xff09;定义教程编写智能体&#xff08;4&#xff09;交互式操作调用教程编…...

29.Word:公司本财年的年度报告【13】

目录 NO1.2.3.4 NO5.6.7​ NO8.9.10​ NO1.2.3.4 另存为F12&#xff1a;考生文件夹&#xff1a;Word.docx选中绿色标记的标题文本→样式对话框→单击右键→点击样式对话框→单击右键→修改→所有脚本→颜色/字体/名称→边框&#xff1a;0.5磅、黑色、单线条&#xff1a;点…...

14 2D矩形模块( rect.rs)

一、 rect.rs源码 // Copyright 2013 The Servo Project Developers. See the COPYRIGHT // file at the top-level directory of this distribution. // // Licensed under the Apache License, Version 2.0 <LICENSE-APACHE or // http://www.apache.org/licenses/LICENS…...

【Unity3D】实现2D角色/怪物死亡消散粒子效果

核心&#xff1a;这是一个Unity粒子系统自带的一种功能&#xff0c;可将粒子生成控制在一个Texture图片网格范围内&#xff0c;并且粒子颜色会自动采样图片的像素点颜色&#xff0c;之后则是粒子编辑出消散效果。 Particle System1物体&#xff08;爆发式随机速度扩散10000个粒…...

Linux - 进程间通信(3)

目录 3、解决遗留BUG -- 边关闭信道边回收进程 1&#xff09;解决方案 2&#xff09;两种方法相比较 4、命名管道 1&#xff09;理解命名管道 2&#xff09;创建命名管道 a. 命令行指令 b. 系统调用方法 3&#xff09;代码实现命名管道 构建类进行封装命名管道&#…...

3、C#基于.net framework的应用开发实战编程 - 实现(三、三) - 编程手把手系列文章...

三、 实现&#xff1b; 三&#xff0e;三、编写应用程序&#xff1b; 此文主要是实现应用的主要编码工作。 1、 分层&#xff1b; 此例子主要分为UI、Helper、DAL等层。UI负责便签的界面显示&#xff1b;Helper主要是链接UI和数据库操作的中间层&#xff1b;DAL为对数据库的操…...

C++编程语言:抽象机制:泛型编程(Bjarne Stroustrup)

泛型编程(Generic Programming) 目录 24.1 引言(Introduction) 24.2 算法和(通用性的)提升(Algorithms and Lifting) 24.3 概念(此指模板参数的插件)(Concepts) 24.3.1 发现插件集(Discovering a Concept) 24.3.2 概念与约束(Concepts and Constraints) 24.4 具体化…...

Python面试宝典13 | Python 变量作用域,从入门到精通

今天&#xff0c;我们来深入探讨一下 Python 中一个非常重要的概念——变量作用域。理解变量作用域对于编写清晰、可维护、无 bug 的代码至关重要。 什么是变量作用域&#xff1f; 简单来说&#xff0c;变量作用域就是指一个变量在程序中可以被访问的范围。Python 中有四种作…...

基于最近邻数据进行分类

人工智能例子汇总&#xff1a;AI常见的算法和例子-CSDN博客 完整代码&#xff1a; import torch import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import matplotlib.pyplot as plt# 生成一个简单的数据…...

第19节 Node.js Express 框架

Express 是一个为Node.js设计的web开发框架&#xff0c;它基于nodejs平台。 Express 简介 Express是一个简洁而灵活的node.js Web应用框架, 提供了一系列强大特性帮助你创建各种Web应用&#xff0c;和丰富的HTTP工具。 使用Express可以快速地搭建一个完整功能的网站。 Expre…...

【OSG学习笔记】Day 18: 碰撞检测与物理交互

物理引擎&#xff08;Physics Engine&#xff09; 物理引擎 是一种通过计算机模拟物理规律&#xff08;如力学、碰撞、重力、流体动力学等&#xff09;的软件工具或库。 它的核心目标是在虚拟环境中逼真地模拟物体的运动和交互&#xff0c;广泛应用于 游戏开发、动画制作、虚…...

Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案

前言 在Unity中&#xff0c;Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染&#xff08;即CPU被阻塞&#xff09;&#xff0c;这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案&#xff1a; 对惹&#xff0c;这里有一个游戏开发交流小组&…...

ESP32读取DHT11温湿度数据

芯片&#xff1a;ESP32 环境&#xff1a;Arduino 一、安装DHT11传感器库 红框的库&#xff0c;别安装错了 二、代码 注意&#xff0c;DATA口要连接在D15上 #include "DHT.h" // 包含DHT库#define DHTPIN 15 // 定义DHT11数据引脚连接到ESP32的GPIO15 #define D…...

Java - Mysql数据类型对应

Mysql数据类型java数据类型备注整型INT/INTEGERint / java.lang.Integer–BIGINTlong/java.lang.Long–––浮点型FLOATfloat/java.lang.FloatDOUBLEdouble/java.lang.Double–DECIMAL/NUMERICjava.math.BigDecimal字符串型CHARjava.lang.String固定长度字符串VARCHARjava.lang…...

使用van-uploader 的UI组件,结合vue2如何实现图片上传组件的封装

以下是基于 vant-ui&#xff08;适配 Vue2 版本 &#xff09;实现截图中照片上传预览、删除功能&#xff0c;并封装成可复用组件的完整代码&#xff0c;包含样式和逻辑实现&#xff0c;可直接在 Vue2 项目中使用&#xff1a; 1. 封装的图片上传组件 ImageUploader.vue <te…...

【单片机期末】单片机系统设计

主要内容&#xff1a;系统状态机&#xff0c;系统时基&#xff0c;系统需求分析&#xff0c;系统构建&#xff0c;系统状态流图 一、题目要求 二、绘制系统状态流图 题目&#xff1a;根据上述描述绘制系统状态流图&#xff0c;注明状态转移条件及方向。 三、利用定时器产生时…...

sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串

DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C DECLARE xml XML ( SELECT <x> REPLACE(LotNo, ,, </x><x>) </x> ) DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50) -- 提取 XML 中的值 SELECT value x.value(., VARCHAR(MAX))…...

vue3 定时器-定义全局方法 vue+ts

1.创建ts文件 路径&#xff1a;src/utils/timer.ts 完整代码&#xff1a; import { onUnmounted } from vuetype TimerCallback (...args: any[]) > voidexport function useGlobalTimer() {const timers: Map<number, NodeJS.Timeout> new Map()// 创建定时器con…...

【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素

HTML元素根据其显示特性可以分为两大类&#xff1a;块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...