这里如果每个点自己有特征，我不知道怎么去处理，它这里使用embed，而原有特征并不是这样，该怎么处理特征呢
关于图神经网络的特征处理问题
这里如果每个点自己有特征，我不知道怎么去处理，它这里使用embed，而原有特征并不是这样，该怎么处理特征呢
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- 2023-03-18 16:25回答 3 已采纳 参考GPT和自己的思路： 对于将氨基酸序列数据处理后经过图神经网络进行分类的问题，可以按照以下步骤进行： 将氨基酸序列转换为图结构 将氨基酸序列转换为图结构是将氨基酸序列数据处理后进行分类的第一步。可
- 2020-10-19 23:15回答 1 已采纳 代码什么意思我不明白 shape[-1]应该是最高纬度的长度，如二维数组shape[-1] = shape[1]，三维数组shape[-1] = shape[2] 这种你直接写个test.py试试
- 2021-02-01 11:00回答 1 已采纳 1，如果网路中使用了normalization层，则不需要重新归一化； 2，如果不放心，可以使用“截断”，让小于0的变成0，大于1的变成1即可。
- 2022-08-11 13:16「已注销」的博客 Python图片文本识别使用的工具是PIL和pytesser。因为他们使用到很多的python库文件，为了避免一个个工具的安装，建议使用pythonxypytesser是OCR开源项目的一个模块，在Python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成...
- 2022-04-29 14:35回答 1 已采纳 第一按照代码规范，那个python是必须要去掉的第二卸载干净，试着重新安装一下tensortflow，对应好python版本
- 2022-03-16 23:23回答 3 已采纳 和读取字典一样的格式就是了，json读取完毕就是一整个字典了.给你个大致脚本，如果你自己根据json_dict的key值用字典方式遍历就是了。 import json json_file="1.jso
- 2023-04-09 20:34回答 2 已采纳 这一句写错了，self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=1, stride=1, padding=1)应该是，self.conv2 = nn.Conv2d(
- 2020-12-23 08:20本文实例讲述了Python利用全连接神经网络求解MNIST问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、单隐藏层神经网络 人类的神经元在树突接受刺激信息后，经过细胞体处理，判断如果达到阈值，则将信息传递给下一个神经元...
- 2023-04-16 13:40回答 2 已采纳 努力の小熊结合了最新版本ChatGPT4.0的回答：将自定义神经网络模型保存为h5文件在这种情况下可能不是最佳选择，因为h5文件存储对于具有自定义层和训练逻辑的模型可能不适用。不过，你可以使用 Ten
- 2023-04-05 19:55回答 2 已采纳 如果你说的图信号是图像信号，那么一维振动信号本来是 (len) 的 numpy数组或张量，插入维度变成 (1,len) 以后，就可以看成高度为 1 的二维图像，使用图像处理或卷积运算
- 回答 3 已采纳 1. df['组合方案'] = df['年龄']+''+df['性别']+''+df['省份']#列出所有方案 1. set(list(df['组合方案'])) #列出不重复的不同组合方案,在用ra
- 2023-02-22 10:14_刘文凯_的博客 本文将介绍图的基本知识、无向图、有向图、邻接矩阵 python实现：度、连通分量、强连通图、弱连通图、图直径、度中心性、特征向量中心性、中介中心性、连接中心性等基本概念。
- 2022-02-12 17:05回答 2 已采纳 呃，实在没时间也建议先花一两天把python的基础看一下，变量、数据类型、字符串这些基础通用的看一看就行（建议上b站找视频用不了多久）。pytorch本身就麻烦没基础再学他很难的。说句题外话，我觉得没
- 2024-06-21 21:05码上飞扬的博客 本文介绍了如何使用Python和DGL库实现一个简单的图神经网络模型，并阐述了图神经网络的基础知识、主要模型以及应用场景。通过本文的学习，你应该能够初步了解GNN的基本原理和实现方法，并尝试在实际项目中应用GNN。...
- 2022-10-29 15:2599.99％的博客 GCN-图卷积神经网络算法简单实现（含python代码）
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