图神经网络代码实战：PyTorch实现GAT网络详解

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2023-10-05 07:27:25

图注意力网络（GAT）：深入剖析与 PyTorch 实现

图神经网络简介

图神经网络（GNN）是一种人工智能模型，专门用于处理图结构数据。在自然语言处理、计算机视觉和生物信息学等领域，GNN 展现出广阔的应用前景。

图注意力网络（GAT）简介

GAT 是一种基于图的注意力机制的 GNN，它通过为图中的每个节点分配注意力权重，从而捕获图结构中节点之间的重要性。GAT 在各种任务中表现出色，包括节点分类、图分类和链接预测。

PyTorch 中的 GAT 实现

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的库和工具，可用于快速构建各种神经网络模型。本教程将使用 PyTorch 实现 GAT 网络。

步骤 1：导入必要的库

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

步骤 2：定义 GAT 层

GAT 层是 GAT 网络的基本构建块，负责计算节点的注意力权重和更新节点的特征。GAT 层的实现如下：

class GATLayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features, heads=1):
        super(GATLayer, self).__init__()
        self.in_features = in_features
        self.out_features = out_features
        self.heads = heads

        self.W = nn.Linear(in_features, out_features * heads)
        self.a = nn.Parameter(torch.zeros(size=(heads, 2 * out_features)))

    def forward(self, x, adj):
        # 计算节点的注意力权重
        h = self.W(x).view(-1, self.heads, self.out_features)
        a_input = torch.cat([h, h], dim=2)
        e = self.a.mm(a_input.transpose(1, 2)).transpose(1, 2)
        e = e.softmax(dim=-1)

        # 计算节点的更新特征
        h_prime = torch.bmm(e, h).view(-1, self.heads * self.out_features)

        return h_prime

步骤 3：定义 GAT 网络

GAT 网络由多个 GAT 层组成，每个 GAT 层负责更新节点的特征。GAT 网络的实现如下：

class GAT(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features, hidden_features, heads=1, num_layers=1):
        super(GAT, self).__init__()
        self.in_features = in_features
        self.out_features = out_features
        self.hidden_features = hidden_features
        self.heads = heads
        self.num_layers = num_layers

        self.gat_layers = nn.ModuleList()
        for i in range(num_layers):
            if i == 0:
                self.gat_layers.append(GATLayer(in_features, hidden_features, heads))
            else:
                self.gat_layers.append(GATLayer(hidden_features, hidden_features, heads))

        self.fc = nn.Linear(hidden_features * heads, out_features)

    def forward(self, x, adj):
        for gat_layer in self.gat_layers:
            x = gat_layer(x, adj)

        x = x.view(-1, self.heads * self.hidden_features)
        x = self.fc(x)

        return x

步骤 4：训练 GAT 网络

GAT 网络的训练过程与其他神经网络模型类似，可以使用 PyTorch 提供的优化器和损失函数。GAT 网络的训练代码如下：

model = GAT(in_features, out_features, hidden_features, heads, num_layers)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for batch in data_loader:
        x, y, adj = batch
        y_pred = model(x, adj)
        loss = loss_fn(y_pred, y)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

步骤 5：评估 GAT 网络

GAT 网络的评估过程与其他神经网络模型类似，可以使用 PyTorch 提供的评估指标。GAT 网络的评估代码如下：

model.eval()
with torch.no_grad():
    for batch in data_loader:
        x, y, adj = batch
        y_pred = model(x, adj)
        acc += torch.eq(y_pred.argmax(dim=-1), y).sum().item()

acc /= len(data_loader.dataset)
print("Accuracy:", acc)