gcn 和transformer结合代码

<think>好的，用户想要找将GCN和Transformer结合的代码示例。首先我需要回忆这两种模型的结构和应用场景。GCN主要用于图数据，处理节点特征和邻接信息；而Transformer擅长捕捉长距离依赖，通过自注意力机制。结合起来可能是在图结构数据中引入全局注意力，或者在序列处理中融入图结构信息。 接下来，我需要考虑常见的结合方式。比如在节点特征提取阶段使用GCN，然后用Transformer进行全局关系建模；或者反过来。可能需要参考一些论文，比如Graph Transformer这类模型，看看他们是怎么设计的。 然后，用户需要代码示例，我需要确保代码结构清晰，同时符合PyTorch或TensorFlow框架。可能需要先定义GCN层，再定义Transformer层，然后将它们组合到一个模型中。需要注意维度匹配，比如GCN输出的特征维度是否适合Transformer的输入。 还要检查是否有现成的库或开源实现，比如DGL或PyGraph库是否支持这样的组合。如果没有，可能需要手动实现。同时，需要处理输入数据的格式，比如图数据中的邻接矩阵和节点特征，如何传递给Transformer。 另外，用户可能对具体的应用场景有需求，比如推荐系统或自然语言处理，但问题中没有明确说明。可能需要提供一个通用示例，并说明如何根据任务调整。 还要考虑引用相关的文献，比如引用中提到的transformer和VAE的应用，但可能GCN和Transformer的结合在引用中没有直接提到，所以需要确认是否有相关引用可用。如果没有，可能需要忽略引用部分，或者寻找间接相关的资料。 最后，生成相关问题时要围绕模型结合、应用场景、性能优化等方面，帮助用户进一步探索。</think>以下是一个结合图卷积网络(GCN)与Transformer的PyTorch实现示例，该架构常用于图结构数据与序列特征的联合建模： ```python import torch import torch.nn as nn from torch_geometric.nn import GCNConv from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer class GCNTransformer(nn.Module): def __init__(self, node_features, hidden_dim, num_heads, num_layers): super().__init__() # GCN部分 self.gcn1 = GCNConv(node_features, hidden_dim) self.gcn2 = GCNConv(hidden_dim, hidden_dim) # Transformer部分 encoder_layers = TransformerEncoderLayer(hidden_dim, num_heads) self.transformer = TransformerEncoder(encoder_layers, num_layers) # 分类头 self.classifier = nn.Linear(hidden_dim, 1) def forward(self, x, edge_index, padding_mask=None): # GCN特征提取 x = self.gcn1(x, edge_index).relu() x = self.gcn2(x, edge_index) # Transformer处理序列 x = x.permute(1, 0, 2) # [seq_len, batch_size, features] x = self.transformer(x, src_key_padding_mask=padding_mask) # 全局平均池化 x = x.mean(dim=0) return self.classifier(x) ``` §§实现要点§§ 1. **图结构处理**：GCN层通过$edge\_index$传播邻接信息，学习节点表示 2. **序列建模**：Transformer处理节点序列，捕捉长距离依赖关系[^1] 3. **维度转换**：通过permute调整张量维度适配Transformer输入格式 4. **掩码机制**：支持处理变长序列的padding_mask参数 §§ - 社交网络时序预测 - 分子结构属性预测 - 交通流量时空预测[^4]