多视角图聚类中，使用GCNConv进行GCN处理时，

Question

多视角图聚类中，使用GCNConv进行GCN处理时，如果原来的邻接矩阵已经有自环了(即对角线上为1)，那么GCNConv还会为输入的边索引加入自环吗？

Answer 1

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多视角图聚类中，使用GCNConv进行GCN处理时

在使用 GCNConv 进行 GCN 处理时，如果原来的邻接矩阵已经有自环了（即对角线上为 1），那么 GCNConv 会为输入的边索引加入自环吗？

答案是：不会。

GCNConv 在计算邻接矩阵时，会自动忽略自环边，即对角线上的元素为 0。因此，即使原来的邻接矩阵已经有自环了，GCNConv 也不会再次加入自环。

在实现 GCNConv 时，可以使用以下代码来忽略自环边：

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

class GCNConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(GCNConv, self).__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(in_features, out_features))
        self.bias = nn.Parameter(torch.FloatTensor(out_features))

    def forward(self, x, adj):
        x = torch.matmul(x, self.weight)
        x = F.relu(x)
        x = torch.matmul(x, adj)
        x = x + self.bias
        return x

在上面的代码中，我们使用 torch.matmul 函数来计算邻接矩阵和特征向量的乘积，并使用 F.relu 函数来激活输出。然后，我们使用 torch.matmul 函数再次计算邻接矩阵和激活后的输出的乘积，并将结果加上偏置项 self.bias。