一、GCN代码实现
GCN即图卷积神经网络，是一种广泛应用于图像识别、社交网络等领域的深度学习算法。以下是一个基于PyTorch实现的简单的GCN代码：
import torch
import torch.nn.functional as F
class GCN(torch.nn.Module):
def __init__(self, n_feat, n_hidden, n_class):
super(GCN, self).__init__()
self.layer1 = torch.nn.Linear(n_feat, n_hidden)
self.layer2 = torch.nn.Linear(n_hidden, n_class)
def forward(self, x, adj):
h = F.relu(self.layer1(adj@x))
out = self.layer2(h)
return out
在这个代码中，输入变量x表示节点的特征向量，adj表示节点之间的邻接矩阵。代码实现了两层线性变换加ReLU的GCN结构，并将输出作为分类结果。
二、GCN代码详解PyTorch
PyTorch是一个基于Python的机器学习库，简单易用且具有高效的计算能力，是深度学习领域不可或缺的工具之一。下面介绍一些PyTorch中关于GCN代码的详解：
1、nn.Linear
nn.Linear是PyTorch中的一个线性变换层，其实现公式为：y=Ax+b，其中A是输入，b是偏差向量，y是输出。代码中通过两个nn.Linear层分别实现GCN中的两次线性变换。
2、torch.nn.functional.relu
torch.nn.functional.relu是PyTorch中的ReLU激活函数。在GCN中，每次线性变换之后都会使用ReLU函数进行非线性变换，以增加模型的表达能力。
3、模型的前向传播函数forward
在PyTorch中，所有自定义的模型都需要实现一个前向传播函数forward，用于对输入进行预测并输出结果。在GCN中，forward函数接受节点特征向量和邻接矩阵作为输入，在经过两次线性变化和ReLU激活后输出分类结果。
三、GCN预测代码
以下是一个使用GCN进行节点分类预测的代码示例，使用的是上海地铁站点数据集：
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from tqdm import tqdm
from dataset import NodeClassificationDataset
from model import GCN
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
train_data = NodeClassificationDataset("data/shanghai_nodes.txt", "data/shanghai_edges.txt", "data/shanghai_labels.txt", mode="train")
test_data = NodeClassificationDataset("data/shanghai_nodes.txt", "data/shanghai_edges.txt", "data/shanghai_labels.txt", mode="test")
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=16, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=16, shuffle=True)
model = GCN(in_feat=train_data.num_features, hid_feat=16, out_class=len(train_data.class_dict)).to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
for epoch in range(50):
model.train()
pbar = tqdm(train_loader)
for batch in pbar:
optimizer.zero_grad()
batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
pred = model(batch["feature"], batch["adj"])
loss = loss_fn(pred, batch["label"])
loss.backward()
optimizer.step()
pbar.set_description(f"Train loss: {loss.item():.4f}")
model.eval()
test_loss = 0
test_acc = 0
with torch.no_grad():
for batch in test_loader:
batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
pred = model(batch["feature"], batch["adj"])
loss = loss_fn(pred, batch["label"])
test_loss += loss.item() * len(batch["label"])
test_acc += (pred.argmax(dim=-1) == batch["label"]).sum().item()
test_loss /= len(test_data)
test_acc /= len(test_data)
print(f"Epoch {epoch + 1}: Test loss: {test_loss:.4f}, Test accuracy: {test_acc:.4f}")
在这个代码中，我们先对上海地铁站点数据集进行预处理，得到包含节点特征、邻接矩阵和标签的数据集。然后，我们构建一个包含两层卷积的GCN模型，定义CrossEntropyLoss函数作为损失函数，使用Adam优化器进行优化。在每个epoch中，我们使用train_loader对模型进行训练，然后用test_loader对模型进行测试并输出结果。
四、GCode代码
GCode是一种用于驱动数控机床的指令语言。以下是一个简单的GCode代码片段，用于实现在坐标系中沿着X轴和Y轴分别移动50mm：
G00 X50 Y50
在这个代码中，G00是一个指令代码，用于进行快速移动；X50和Y50分别表示在X轴和Y轴方向上移动的距离为50mm。
五、上汽大众机油GCN代码
图神经网络不仅可以用于图像、社交网络等领域，还可以应用于工业领域中的机油预测。以下是一个上汽大众机油GCN代码的示例：
import torch
import torch.nn as nn
class GCN(nn.Module):
def __init__(self, n_feat, n_hid, n_class):
super(GCN, self).__init__()
self.lin1 = nn.Linear(n_feat, n_hid)
self.lin2 = nn.Linear(n_hid, n_class)
def forward(self, x, adj):
h = torch.sigmoid(self.lin1(adj@x))
h = self.lin2(adj@h)
return h
在这个代码中，我们定义了一个包含两层GCN卷积的模型。模型的输入包括节点的特征向量x和节点之间的邻接矩阵adj。在这个模型中，我们使用了Sigmoid函数作为非线性变换，并使用两层线性变换来实现GCN的功能。
六、GCN链路预测代码
链路预测是指在给定一个图结构时，预测其中可能存在的边。以下是一个使用GCN进行链路预测的Python代码示例：
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from tqdm import tqdm
from dataset import LinkPredictionDataset
from model import GCN
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
data = LinkPredictionDataset("data/soc-Epinions1.txt")
data_size = len(data)
train_size = int(0.8*data_size)
test_size = data_size - train_size
train_data, test_data = torch.utils.data.random_split(data, [train_size, test_size])
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=16, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=16, shuffle=True)
model = GCN(in_feat=len(data.nodes), hid_feat=64, out_class=2).to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()
for epoch in range(10):
model.train()
pbar = tqdm(train_loader)
for batch in pbar:
optimizer.zero_grad()
batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
pred = model(torch.cat([batch["src_feat"], batch["dst_feat"]]), batch["adj"])
loss = loss_fn(pred.view(-1), batch["label"].float())
loss.backward()
optimizer.step()
pbar.set_description(f"Train loss: {loss.item():.4f}")
model.eval()
test_loss = 0
test_acc = 0
with torch.no_grad():
for batch in test_loader:
batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
pred = model(torch.cat([batch["src_feat"], batch["dst_feat"]]), batch["adj"])
loss = loss_fn(pred.view(-1), batch["label"].float())
test_loss += loss.item() * len(batch["label"])
test_acc += ((pred > 0) == batch["label"]).sum().item()
test_loss /= len(test_data)
test_acc /= len(test_data)
print(f"Epoch {epoch + 1}: Test loss: {test_loss:.4f}, Test accuracy: {test_acc:.4f}")
在这个代码中，我们使用了一个包含两层GCN卷积的模型，将预测任务转化为二分类问题，并使用BCEWithLogitsLoss作为损失函数。在每个epoch中，我们使用train_loader对模型进行训练，然后用test_loader对模型进行测试并输出结果。
七、GCode代码生成
以下是一个简单的Python代码示例，用于生成一组GCode代码，实现在坐标系中从(0,0)点到(50,50)点的直线移动：
code_str = f"G00 X0 Y0\nG01 X50 Y50"
with open("test.gcode", "w") as f:
f.write(code_str)
在这个代码中，我们首先定义了一个包含两行的GCode代码字符串code_str，其中第一行表示进行快速移动，第二行表示进行线性移动。然后，我们使用Python中的文件操作将这个代码字符串写入到test.gcode文件中。
八、CNC代码G
CNC代码是一种用于控制数控设备进行加工的指令语言。以下是一个简单的CNC代码G示例，用于实现在坐标系中从(0,0)点到(50,50)点的直线移动：
G00 X0 Y0 G01 X50 Y50 F100
在这个代码中，G00和G01分别表示快速移动和线性移动，X0和Y0表示起点坐标，X50和Y50表示终点坐标，F100表示移动速度为100。
九、GCCC代码集合
以下是一个简单的GCCC代码集合示例，用于实现数控机床的一些常见加工操作：
G00 X0 Y0 G01 X50 Y50 F100 M03 S1000 G02 X50 Y25 I25 J0 F50 M05
在这个代码中，G00和G01表示快速移动和线性移动，X0和Y0表示起点坐标，X50和Y50表示终点坐标，F100表示移动速度为100。M03和M05分别表示启动和停止主轴旋转，S1000表示主轴转速为1000。G02表示沿着一条顺时针圆弧进行移动，I25和J0表示圆弧中心的坐标偏移量，F50表示移动速度为50。
十、CNC代码G和M代码选取
在CNC代码中，G代码包含针对几何运动的指令，而M代码则包含针对副加工功能的指令。以下是几个最常用的CNC代码G和M代码：
1、G00：快速移动
该指令用于在加工区域内进行快速移动，节省时间。
2、G01：线性插补
该指令用于沿着一条直线进行移动。
3、G02和G03：圆弧插补
