【源码】基于Python和PyTorch的图卷积神经网络(GCN)项目

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch实现的图卷积神经网络（GCN）示例，旨在演示如何利用GCN处理图结构数据并完成节点分类任务。GCN作为专门处理图结构数据的神经网络模型，通过在图结构上执行卷积操作来提取节点特征。

项目的主要特性和功能

1. 图卷积层实现：定义GraphConvolution类实现图卷积神经网络的一层，可接收输入特征矩阵和邻接矩阵，输出经图卷积操作后的特征矩阵。
2. GCN模型定义：基于PyTorch定义GCN模型，包含两个图卷积层，采用ReLU激活函数和dropout技术防止过拟合。
3. 数据加载和预处理：提供load_data函数，可从文件读取数据、构建图结构，并归一化邻接矩阵和特征矩阵。
4. 训练和测试：包含训练和测试模型的脚本，训练阶段在训练集训练并在验证集评估性能，测试阶段在测试集评估性能。
5. 工具函数：定义了encode_onehot、normalize、accuracy等实用工具函数，分别用于将标签列表转化为one-hot编码形式、对稀疏矩阵进行归一化和计算模型准确率。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python和PyTorch框架。
2. 代码安装：将项目代码下载到本地并解压到合适位置。
3. 运行训练脚本：在命令行进入项目目录，运行train.py脚本进行模型训练。
4. 运行测试脚本：训练完成后，运行test.py脚本进行模型测试。
5. 结果查看：训练过程会打印训练损失、训练准确率、验证损失和验证准确率等信息；测试完成后，会打印测试损失和测试准确率。

注意：该项目仅提供基本的GCN实现和示例代码，用户可按需对代码进一步修改和优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】