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Graphormer代码解读-spatial pos

self.spatial_pos_encoder = nn.Embedding(num_spatial, num_heads, padding_idx=0)

# spatial pos
# [n_graph, n_node, n_node, n_head] -> [n_graph, n_head, n_node, n_node]     
 spatial_pos_bias = self.spatial_pos_encoder(spatial_pos).permute(0, 3, 1, 2)   
 graph_attn_bias[:, :, 1:, 1:] = graph_attn_bias[:, :, 1:, 1:] + spatial_pos_bias

spatial_pos为节点到每个节点的跳数，数据原始维度为(graph,node,node)
nn.Embedding会将向量扩充一维，将跳数从one-hot到向量化

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