PyTorch nn.ModuleList, lambda函数，*arg,**kwargs, PyG自建数据集 jupyterNotebook路径

一些关于代码的记录 基于PYG的DGI 和 sampling

最近一直在看PyG的一些代码，有很多基础的python，pytorch，神经网络的基础知识之前都不明白，在此看到什么 不明白的就简单记录一下，之后忘了 还可以来看看

1.nn.ModuleList()

下面链接讲了moduleList和 Sequential的区别。
总体来说 前者比后者灵活。后者是forward逐层直接计算。前者可以有不同的计算顺序进行foward，但后者可以给不同层取名字
moduleList()
注意里面是通过[] 即 ModuleList([]) []里面是不同的层

2.Lambda函数 匿名函数

函数设计目的 实现简单的函数调用 不需要写 def那样的定义函数 直接使用
例如 lambda a,b: a+b 输出a，b 实现加法
详细解答：lambda函数

3.PyG 的 dataset结构

底下链接是 构建自己的pyGdataset 里面有PyG的data数据类的注释 之后得空或者用的时候可以看看
PYG构建自己的数据库

4.detach().cpu.numpy()

detach() .data等使用

5.*args和**kwargs

函数接收参数，*args代表任何多个无名参数，返回的是元组；**kwargs表示关键字参数，所有传入的key=value，返回字典；
*args详细

6.torch.randperm()

张量打乱采用randperm（） 。 若采用 random.shuffle() 会出现问题
randperm()

7.jupyterNotebook路径修改

jupyter路径修改

8.torch_geometric.nn.inits源码

PyG库里面 nn.inits找不到，搜索也搜不到，这是gitee里面的一个 ，因为dgi实现里面 参数需要 reset和uniform
源码

torch.tensor与torch.Tensor

采用维度初始化 采用torch.Tensor(dim1,dim2) torch.Tensor是torch.FloatTensor的别名
torch.tensor 通常采用list初始化
torch.Tensor和torch.tensor的区别
torch.Tensor()与torch.tensor()

熟悉tensor用法 pytorch tensor的创建与操作