GCN代码分析：利用图结构进行半监督分类...
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
本文详细阐述了论文“Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks”所提供的代码实现。该代码的原始GitHub仓库为Graph Convolutional Networks in PyTorch，本人在此基础上进一步增加了结果的可视化功能，利用 t-SNE 算法进行结果展示。此外，本文同样对这同一个代码进行了分析和解读。文章目录中包含的“train.py”函数定义了版本兼容性、路径设置以及初始化所必需的函数库，并展示了超参数配置，具体包括 show_Hyperparameter(arg 函数。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
