my_GAT 源码

盖特 图注意力网络(Veličković等人,ICLR 2018): ://arxiv.org/abs/1710.10903 GAT层 t-SNE + Cora上的注意力系数 概述 在这里,我们提供TensorFlow中的图形注意网络(GAT)层的实现,以及一个最小的执行示例(在Cora数据集上)。 存储库的组织方式如下: data/包含Cora所需的数据集文件; models/包含GAT网络的实现( gat.py ); pre_trained/包含一个预训练的Cora模型(在测试集上达到84.4%的准确性); utils/包含: 注意头的实现,以及实验性的稀疏版本( layers.py ); 预处理子例程( process.py ); PPI基准测试的预处理实用程序( process_ppi.py )。 最后, execute_cora.py将以上所有内容放在一起,可