基於GCN的代碼實現與應用

一、GCN代碼實現

GCN即圖卷積神經網路，是一種廣泛應用於圖像識別、社交網路等領域的深度學習演算法。以下是一個基於PyTorch實現的簡單的GCN代碼：

import torch
import torch.nn.functional as F

class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_feat, n_hidden, n_class):
        super(GCN, self).__init__()
        self.layer1 = torch.nn.Linear(n_feat, n_hidden)
        self.layer2 = torch.nn.Linear(n_hidden, n_class)

    def forward(self, x, adj):
        h = F.relu(self.layer1(adj@x))
        out = self.layer2(h)
        return out

在這個代碼中，輸入變數x表示節點的特徵向量，adj表示節點之間的鄰接矩陣。代碼實現了兩層線性變換加ReLU的GCN結構，並將輸出作為分類結果。

二、GCN代碼詳解PyTorch

PyTorch是一個基於Python的機器學習庫，簡單易用且具有高效的計算能力，是深度學習領域不可或缺的工具之一。下面介紹一些PyTorch中關於GCN代碼的詳解：

1、nn.Linear

nn.Linear是PyTorch中的一個線性變換層，其實現公式為：y=Ax+b，其中A是輸入，b是偏差向量，y是輸出。代碼中通過兩個nn.Linear層分別實現GCN中的兩次線性變換。

2、torch.nn.functional.relu

torch.nn.functional.relu是PyTorch中的ReLU激活函數。在GCN中，每次線性變換之後都會使用ReLU函數進行非線性變換，以增加模型的表達能力。

3、模型的前向傳播函數forward

在PyTorch中，所有自定義的模型都需要實現一個前向傳播函數forward，用於對輸入進行預測並輸出結果。在GCN中，forward函數接受節點特徵向量和鄰接矩陣作為輸入，在經過兩次線性變化和ReLU激活後輸出分類結果。

三、GCN預測代碼

以下是一個使用GCN進行節點分類預測的代碼示例，使用的是上海地鐵站點數據集：

import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from tqdm import tqdm

from dataset import NodeClassificationDataset
from model import GCN

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

train_data = NodeClassificationDataset("data/shanghai_nodes.txt", "data/shanghai_edges.txt", "data/shanghai_labels.txt", mode="train")
test_data = NodeClassificationDataset("data/shanghai_nodes.txt", "data/shanghai_edges.txt", "data/shanghai_labels.txt", mode="test")

train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=16, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=16, shuffle=True)

model = GCN(in_feat=train_data.num_features, hid_feat=16, out_class=len(train_data.class_dict)).to(device)

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(50):
    model.train()
    pbar = tqdm(train_loader)
    for batch in pbar:
        optimizer.zero_grad()
        batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
        pred = model(batch["feature"], batch["adj"])
        loss = loss_fn(pred, batch["label"])
        loss.backward()
        optimizer.step()

        pbar.set_description(f"Train loss: {loss.item():.4f}")

    model.eval()
    test_loss = 0
    test_acc = 0
    with torch.no_grad():
        for batch in test_loader:
            batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
            pred = model(batch["feature"], batch["adj"])
            loss = loss_fn(pred, batch["label"])
            test_loss += loss.item() * len(batch["label"])
            test_acc += (pred.argmax(dim=-1) == batch["label"]).sum().item()

    test_loss /= len(test_data)
    test_acc /= len(test_data)
    print(f"Epoch {epoch + 1}: Test loss: {test_loss:.4f}, Test accuracy: {test_acc:.4f}")

在這個代碼中，我們先對上海地鐵站點數據集進行預處理，得到包含節點特徵、鄰接矩陣和標籤的數據集。然後，我們構建一個包含兩層卷積的GCN模型，定義CrossEntropyLoss函數作為損失函數，使用Adam優化器進行優化。在每個epoch中，我們使用train_loader對模型進行訓練，然後用test_loader對模型進行測試並輸出結果。

四、GCode代碼

GCode是一種用於驅動數控機床的指令語言。以下是一個簡單的GCode代碼片段，用於實現在坐標系中沿著X軸和Y軸分別移動50mm：

G00 X50 Y50

在這個代碼中，G00是一個指令代碼，用於進行快速移動；X50和Y50分別表示在X軸和Y軸方向上移動的距離為50mm。

五、上汽大眾機油GCN代碼

圖神經網路不僅可以用於圖像、社交網路等領域，還可以應用於工業領域中的機油預測。以下是一個上汽大眾機油GCN代碼的示例：

import torch
import torch.nn as nn

class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, n_feat, n_hid, n_class):
        super(GCN, self).__init__()
        self.lin1 = nn.Linear(n_feat, n_hid)
        self.lin2 = nn.Linear(n_hid, n_class)

    def forward(self, x, adj):
        h = torch.sigmoid(self.lin1(adj@x))
        h = self.lin2(adj@h)
        return h

在這個代碼中，我們定義了一個包含兩層GCN卷積的模型。模型的輸入包括節點的特徵向量x和節點之間的鄰接矩陣adj。在這個模型中，我們使用了Sigmoid函數作為非線性變換，並使用兩層線性變換來實現GCN的功能。

六、GCN鏈路預測代碼

鏈路預測是指在給定一個圖結構時，預測其中可能存在的邊。以下是一個使用GCN進行鏈路預測的Python代碼示例：

import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from tqdm import tqdm

from dataset import LinkPredictionDataset
from model import GCN

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

data = LinkPredictionDataset("data/soc-Epinions1.txt")
data_size = len(data)
train_size = int(0.8*data_size)
test_size = data_size - train_size
train_data, test_data = torch.utils.data.random_split(data, [train_size, test_size])

train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=16, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=16, shuffle=True)

model = GCN(in_feat=len(data.nodes), hid_feat=64, out_class=2).to(device)

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()

for epoch in range(10):
    model.train()
    pbar = tqdm(train_loader)
    for batch in pbar:
        optimizer.zero_grad()
        batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
        pred = model(torch.cat([batch["src_feat"], batch["dst_feat"]]), batch["adj"])
        loss = loss_fn(pred.view(-1), batch["label"].float())
        loss.backward()
        optimizer.step()

        pbar.set_description(f"Train loss: {loss.item():.4f}")

    model.eval()
    test_loss = 0
    test_acc = 0
    with torch.no_grad():
        for batch in test_loader:
            batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
            pred = model(torch.cat([batch["src_feat"], batch["dst_feat"]]), batch["adj"])
            loss = loss_fn(pred.view(-1), batch["label"].float())
            test_loss += loss.item() * len(batch["label"])
            test_acc += ((pred > 0) == batch["label"]).sum().item()

    test_loss /= len(test_data)
    test_acc /= len(test_data)
    print(f"Epoch {epoch + 1}: Test loss: {test_loss:.4f}, Test accuracy: {test_acc:.4f}")

在這個代碼中，我們使用了一個包含兩層GCN卷積的模型，將預測任務轉化為二分類問題，並使用BCEWithLogitsLoss作為損失函數。在每個epoch中，我們使用train_loader對模型進行訓練，然後用test_loader對模型進行測試並輸出結果。

七、GCode代碼生成

以下是一個簡單的Python代碼示例，用於生成一組GCode代碼，實現在坐標系中從(0,0)點到(50,50)點的直線移動：

code_str = f"G00 X0 Y0\nG01 X50 Y50"
with open("test.gcode", "w") as f:
    f.write(code_str)

在這個代碼中，我們首先定義了一個包含兩行的GCode代碼字元串code_str，其中第一行表示進行快速移動，第二行表示進行線性移動。然後，我們使用Python中的文件操作將這個代碼字元串寫入到test.gcode文件中。

八、CNC代碼G

CNC代碼是一種用於控制數控設備進行加工的指令語言。以下是一個簡單的CNC代碼G示例，用於實現在坐標系中從(0,0)點到(50,50)點的直線移動：

G00 X0 Y0
G01 X50 Y50 F100

在這個代碼中，G00和G01分別表示快速移動和線性移動，X0和Y0表示起點坐標，X50和Y50表示終點坐標，F100表示移動速度為100。

九、GCCC代碼集合

以下是一個簡單的GCCC代碼集合示例，用於實現數控機床的一些常見加工操作：

G00 X0 Y0
G01 X50 Y50 F100
M03 S1000
G02 X50 Y25 I25 J0 F50
M05

在這個代碼中，G00和G01表示快速移動和線性移動，X0和Y0表示起點坐標，X50和Y50表示終點坐標，F100表示移動速度為100。M03和M05分別表示啟動和停止主軸旋轉，S1000表示主軸轉速為1000。G02表示沿著一條順時針圓弧進行移動，I25和J0表示圓弧中心的坐標偏移量，F50表示移動速度為50。

十、CNC代碼G和M代碼選取

在CNC代碼中，G代碼包含針對幾何運動的指令，而M代碼則包含針對副加工功能的指令。以下是幾個最常用的CNC代碼G和M代碼：

1、G00：快速移動

該指令用於在加工區域內進行快速移動，節省時間。

2、G01：線性插補

該指令用於沿著一條直線進行移動。

3、G02和G03：圓弧插補

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/188415.html