GNN层通过使用节点索引和节点特征矩阵来确定批次中具有给定节点和节点特征的图。具体来说,以下是GNN层如何知道批次中的哪个图具有给定的节点和节点特征的步骤:
- 批次划分:首先,将原始图数据按照一定的规则进行批次划分,将图数据分成多个小批次。每个小批次包含一部分图数据。
- 节点索引:对于每个小批次中的图数据,GNN层会为每个节点分配一个唯一的节点索引。节点索引可以用于标识和索引每个节点。
- 节点特征矩阵:对于每个小批次中的图数据,GNN层会构建一个节点特征矩阵。节点特征矩阵是一个二维矩阵,每行代表一个节点的特征向量。节点特征矩阵的列数表示节点特征的维度。
- 索引匹配:当GNN层接收到一个给定的节点和节点特征时,它会通过节点索引和节点特征矩阵进行匹配。具体来说,它会查找节点索引中与给定节点对应的索引,并从节点特征矩阵中获取对应节点的特征向量。
通过以上步骤,GNN层能够确定批次中具有给定节点和节点特征的图,并获取相应的节点特征。这样,GNN层就可以在后续的计算中使用这些节点特征进行图神经网络的训练和推理。
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