文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义GAT网络3.1定义GAT层3.1.1将节点信息进行空间映射3.1.2注意力分数3.1.3获取邻接矩阵3.1.4获得注意力分数矩阵3.1.5加权融合特征3.1.6GATConv层3.2定义GAT网络四、定义模型五、模型训练六、模型验证七、结果完整代码前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python
文章目录前言一、导入相关库二、加载Cora数据集三、定义GAT网络3.1定义GAT层3.1.1将节点信息进行空间映射3.1.2注意力分数3.1.3获取邻接矩阵3.1.4获得注意力分数矩阵3.1.5加权融合特征3.1.6GATConv层3.2定义GAT网络四、定义模型五、模型训练六、模型验证七、结果完整代码前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python
代码来源：https://github.com/milesial/Pytorch-UNet1.搭建环境开始搭建环境之前一定要仔细阅读readme我选择的是WithoutDocker，那么我将遵循以下要求来配置环境：安装CUDA官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive可以通过指令nvidia-smi查看自己的电脑能够支持的CUDA的最高版本可以看到我的电脑最高支持的CUDA版本是11.7，然后就到官网上选择低于这个版本的CUDA下载就可以啦，我第一次选择的是10.2，但是在安装的时候遇到了问题，因此最终选择了11.3的版本，原因在之
代码来源：https://github.com/milesial/Pytorch-UNet1.搭建环境开始搭建环境之前一定要仔细阅读readme我选择的是WithoutDocker，那么我将遵循以下要求来配置环境：安装CUDA官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive可以通过指令nvidia-smi查看自己的电脑能够支持的CUDA的最高版本可以看到我的电脑最高支持的CUDA版本是11.7，然后就到官网上选择低于这个版本的CUDA下载就可以啦，我第一次选择的是10.2，但是在安装的时候遇到了问题，因此最终选择了11.3的版本，原因在之
我的配置：CUDA版本：11.7Pytorch版本：1.13.0Anaconda版本：anaconda3.2022.10（64-bit）Pycharm版本：2022社区版具体配置过程如下：1.Anaconda安装本次安装的anaconda为win64位，我直接在联想应用商店安装大家也可以直接打开www.anaconda.com进行自己所想要的版本安装关于安装Anaconda的页面选择： 安装路径：（这个安装路径需要记住，后面在安装别的东西会用到） 安装完成后可以在最近添加的项目中找到：接着打开AnacondaPrompt： 看到该窗口的显示了base则说明anaconda安装成功： 按Shif
我的配置：CUDA版本：11.7Pytorch版本：1.13.0Anaconda版本：anaconda3.2022.10（64-bit）Pycharm版本：2022社区版具体配置过程如下：1.Anaconda安装本次安装的anaconda为win64位，我直接在联想应用商店安装大家也可以直接打开www.anaconda.com进行自己所想要的版本安装关于安装Anaconda的页面选择： 安装路径：（这个安装路径需要记住，后面在安装别的东西会用到） 安装完成后可以在最近添加的项目中找到：接着打开AnacondaPrompt： 看到该窗口的显示了base则说明anaconda安装成功： 按Shif
已完成的环境配置：TX2刷机后，完成了opencv4.5.1的编译：Ubuntu18.04安装opencv4.5.1+contrib支持cuda加速（附带编译好的opencv4.5.1及缺失文件）_Barrymaster的博客-CSDN博客TX2版本及配置环境如下：一、换源一般刷机的时候应该换过源了，没换过的可以参照下方刷机文章的换源部分（注意：TX2和ubuntupc源不共用）NvidiaTX2刷机全过程_Barrymaster的博客-CSDN博客_tx2刷机二、安装pytorchpytorch分架构，所以pc端与TX2的安装方法不同。这里直接在系统环境下使用python3安装的流程，全程用
已完成的环境配置：TX2刷机后，完成了opencv4.5.1的编译：Ubuntu18.04安装opencv4.5.1+contrib支持cuda加速（附带编译好的opencv4.5.1及缺失文件）_Barrymaster的博客-CSDN博客TX2版本及配置环境如下：一、换源一般刷机的时候应该换过源了，没换过的可以参照下方刷机文章的换源部分（注意：TX2和ubuntupc源不共用）NvidiaTX2刷机全过程_Barrymaster的博客-CSDN博客_tx2刷机二、安装pytorchpytorch分架构，所以pc端与TX2的安装方法不同。这里直接在系统环境下使用python3安装的流程，全程用
PyTorch2.0发布也有一段时间了，大家是不是已经开始用了呢？PyTorch2.0通过引入torch.compile，可以显着提高训练和推理速度。与eagerly模式相反，编译API将模型转换为中间计算图（FXgraph），然后以某种方式将其编译为低级计算内核，这样可以提高运行速度。对于PyTorch2.0而言，你看到的可能是：“只是用torch.compile调用包装它们就可以提高运行速度”但是其实有许多因素会干扰计算图编译和/或达到所需的性能改进。所以需要调整模型和达到最佳性能可能需要重新设计项目或修改一些编码习惯。在本文中，我们将演示这个新功能的使用，以及介绍在使用它时可能遇到的一些
pytorch稀疏矩阵（torch.sparse）Pytorch稀疏矩阵处理稀疏矩阵存储方式1.COO2.CSR/CSC3.LIL稀疏矩阵的处理1.torch.sparse.FloatTensor类2.torch.sparse.mm3.torch.sparse.sum参考资料Pytorch稀疏矩阵处理本文将简单介绍稀疏矩阵常用的存储方式和Pytorch中稀疏矩阵的处理方法。常用的稀疏矩阵存储格式有COO，CSR/CSC，LIL。稀疏矩阵存储方式1.COOCOO(Coordinateformat)是最为简单的格式，以三元组的形式存储稀疏矩阵。记录矩阵中非零元素的数值和所在的行序号和列序号。形式为
