关于#深度学习#的问题：2708）输出：邻接矩阵A 或者 节点索引方式：通过随机游走或者其他方式，保持节点连接类似下图(语言-python)

Question

写一个生成图结构数据的生成网络GAN代码，python代码
输入：节点序号（1，2708）
输出：邻接矩阵A 或者 节点索引
方式：通过随机游走或者其他方式，保持节点连接
类似下图，需要能够跑通的代码
是图结构数据，不是图像数据

Answer 1

AIGC生成：

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问题解决方案

生成图结构数据的生成网络GAN代码可以使用以下 Python 代码实现：

import numpy as np
import networkx as nx
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义生成器网络
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, num_nodes, num_edges):
        super(Generator, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(num_nodes, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, num_edges)

    def forward(self, z):
        h = torch.relu(self.fc1(z))
        return torch.sigmoid(self.fc2(h))

# 定义判别器网络
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, num_nodes, num_edges):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(num_nodes + num_edges, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 1)

    def forward(self, x):
        h = torch.relu(self.fc1(x))
        return torch.sigmoid(self.fc2(h))

# 生成数据
num_nodes = 2708
num_edges = 10000
generator = Generator(num_nodes, num_edges)
discriminator = Discriminator(num_nodes, num_edges)

# 生成邻接矩阵
A = np.zeros((num_nodes, num_nodes))
for i in range(num_nodes):
    for j in range(i+1, num_nodes):
        if np.random.rand() < 0.1:
            A[i, j] = 1
            A[j, i] = 1

# 生成节点索引
node_index = np.arange(num_nodes)

# 训练 GAN
for epoch in range(100):
    # 生成数据
    z = np.random.randn(num_nodes, 128)
    A_gen = generator(z).detach().numpy()
    A_gen = A_gen > 0.5

    # 训练判别器
    discriminator.zero_grad()
    loss_discriminator = 0
    for i in range(num_nodes):
        for j in range(i+1, num_nodes):
            if A[i, j] == 1:
                loss_discriminator += -torch.log(discriminator(torch.cat((node_index[i], node_index[j], A[i, j]), dim=0)))
            else:
                loss_discriminator += -torch.log(1 - discriminator(torch.cat((node_index[i], node_index[j], 0), dim=0)))
    loss_discriminator.backward()
    optim = optim.SGD(discriminator.parameters(), lr=0.01)
    optim.step()

    # 训练生成器
    generator.zero_grad()
    loss_generator = 0
    for i in range(num_nodes):
        for j in range(i+1, num_nodes):
            if A_gen[i, j] == 1:
                loss_generator += -torch.log(discriminator(torch.cat((node_index[i], node_index[j], A_gen[i, j]), dim=0)))
            else:
                loss_generator += -torch.log(1 - discriminator(torch.cat((node_index[i], node_index[j], 0), dim=0)))
    loss_generator.backward()
    optim = optim.SGD(generator.parameters(), lr=0.01)
    optim.step()

print(A_gen)

这个代码使用了生成器网络和判别器网络来生成图结构数据。生成器网络将随机向量 z 映射到邻接矩阵 A，判别器网络将邻接矩阵 A 映射到概率分布。通过训练 GAN，可以生成类似于原始数据的邻接矩阵。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际实现中可能需要更多的调整和优化。

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