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本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
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前言：实际上只装PyTorch或者torch不会遇到什么问题，但是torch-geometric、torch-scatter、torch-sparse在M1 chip的Mac上非常难安装（ PyG DocumentationInstallation 里注明了“Conda packages are currently not available for M1/M2/M3 macs”）。博主试错过程中遇到了很多无解的bug，还把conda搞炸了，最终不得不
PyG官方文档
由于二者有一定共通之处，因此放在一篇文章内介绍。 该函数的作用是在图像/体素空间中采样特征。 变量名 数据类型 默认值 含义 备注 input Tensor - 原始图像/体素空间的特征 形状需为 ( B , C , H , W ) (B,C,H,W) ( B , C , H , W ) 或 ( B , C , D , H , W ) (B,C,D,H,W) ( B , C , D , H , W ) ，分
github地址 主要不要直接pip install安装，会由于依赖无法安装而失败 点击here手动安装依赖 选择对应的pytorch版本，我的是Win10 Python3.8.3+Pytorch1.8.1+CUDA10.2 手动下载四个依赖包本地安装： 主要不要直接： pip install torch_geometric 这样会安装最新的torch_geometric，后面在使用时候会出现
网上方法试了很多，好惨啊，都不行。之前有个博客，提倡失败之后重新安装pytorch，不要在已经失败的环境里安装，我觉得他说的很正确，好像跟着他的教程 安装成功了 （原文链接）后来环境被我搞坏了，重新安装怎么也不成功，现记录下我的安装过程。 cuda 11.4+pytorch 1.
pytorch中的grid_sample是一种特殊的采样算法。 调用接口为： torch.nn.functional.grid_sample(input,grid,mode=\\\'bilinear\\\',padding_mode=\\\'zeros\\\',align_corners=None)。 input参数是输入特征图tensor，也就是特征图，可以是四维或者五维张量，以四维形式为例(N,C,Hin,Win)，N可以理解为
官方文档 首先Pytorch中grid_sample函数的接口声明如下： input : 输入tensor， shape为 [N, C, H_in, W_in] grid: 一个field flow， shape为[N, H_out, W_out, 2]，最后一个维度是每个grid（H_out_i, W_out_i)在input的哪个位置的邻域去采点。数值范围被归一化到[-1,1]。 这里的input和output就是输入的图片，或
在 PyTorch 中， nn.LeakyReLU() 是一个激活函数，用于引入非线性性到神经网络中。Leaky ReLU 是修正线性单元（ReLU）的一种变体，它在输入为负数时不是完全置零，而是引入一个小的负斜率。 nn.LeakyReLU() 的初始化参数如下： negative_slope （默认为 0.01 ）：负斜率，指定当输入为
