我想在 GCNConv 层上调用 torch.nn.utils Spectrum_norm 函数
gc1 = GCNConv(18, 16)
spectral_norm(gc1)
但我收到以下错误:
KeyError: 'weight'
意味着 gc1._parameters 没有权重(只有偏差):
gc1._parameters
OrderedDict([('bias', Parameter containing:
tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
requires_grad=True))])
但是,gc1.parameters() 存储了两个对象,其中一个是 16 x 18 矩阵(权重矩阵)。
for p in gc1.parameters():
print('P: ', p.shape)
P: torch.Size([16])
P: torch.Size([16, 18])
如何使 Spectrum_norm 函数在 GCNConv 模块上工作?
这是因为torch_geometric 2.0.0版本及后续版本将图卷积的权重命名为“lin”,与spectrum_norm函数冲突。您可以使用1.7.2及更早版本的torch_geometric,它将完美解决您的问题。