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