基于CNN和GCN的多标签图分类代码示例

该代码示例演示如何使用CNN网络提取节点像素特征，并结合GCN网络进行多标签图分类。数据包含42个时刻的图像数据，每个时刻有37个节点，每个节点有8个标签。

数据信息：

特征文件：'C:/Users/jh/Desktop/data/input/images/i.png_j.png'，所有图片尺寸为40 x 40，其中i表示时刻（1-42），j表示节点（0-36）。
标签文件：'C:/Users/jh/Desktop/data/input/labels/i_j.txt'，每个文件存储一个节点的8个标签，标签用空格隔开。
边关系文件：'C:/Users/jh/Desktop/data/input/edges_L.csv'，第一列为源节点，第二列为目标节点，共61条无向边。

训练过程：

使用CNN网络提取每个节点的像素特征。
将每个图的前30个节点图片颜色特征加入训练掩码，后7个节点图片颜色特征加入验证掩码。
使用GCN网络对提取的节点特征进行编码，并进行多标签分类。
输入的特征一个时刻一个时刻进入GCN网络模型。
GCN网络模型的输入特征x是一个大小为(N, D)的二维张量，其中N表示图中的节点数，D表示每个节点的特征维度。

代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import pandas as pd
from PIL import Image

# 定义CNN网络
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(40*40*32, 8)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 定义GCN网络
class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(GCN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
    
    def forward(self, x, adj):
        x = F.relu(self.fc1(torch.matmul(adj, x)))
        x = self.fc2(torch.matmul(adj, x))
        return x

# 定义自定义数据集
class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, image_dir, label_dir, transform=None):
        self.image_dir = image_dir
        self.label_dir = label_dir
        self.transform = transform
        self.images = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith('.png')]
        self.labels = [f for f in os.listdir(label_dir) if f.endswith('.txt')]
    
    def __len__(self):
        return len(self.images)
    
    def __getitem__(self, idx):
        image_path = os.path.join(self.image_dir, self.images[idx])
        label_path = os.path.join(self.label_dir, self.labels[idx])
        
        image = Image.open(image_path)
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        
        with open(label_path, 'r') as f:
            label = [int(x) for x in f.read().split()]
        
        return image, label

# 设置路径和参数
image_dir = "C:/Users/jh/Desktop/data/input/images/"
label_dir = "C:/Users/jh/Desktop/data/input/labels/"
edge_file = "C:/Users/jh/Desktop/data/input/edges_L.csv"
input_dim = 8
hidden_dim = 16
output_dim = 8
batch_size = 1

# 创建数据集和数据加载器
transform = transforms.ToTensor()
dataset = CustomDataset(image_dir, label_dir, transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 创建CNN和GCN模型
cnn = CNN()
gcn = GCN(input_dim, hidden_dim, output_dim)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.Adam(list(cnn.parameters()) + list(gcn.parameters()), lr=0.001)

# 训练网络
for epoch in range(10):
    for batch_idx, (images, labels) in enumerate(dataloader):
        cnn.zero_grad()
        gcn.zero_grad()
        
        # 提取节点像素特征
        features = cnn(images)
        
        # 构建邻接矩阵
        adj = pd.read_csv(edge_file)
        adj_matrix = torch.zeros((37, 37))
        for i, j in adj.values:
            adj_matrix[i, j] = 1
            adj_matrix[j, i] = 1
        
        # 输入GCN网络
        output = gcn(features, adj_matrix)
        
        # 计算损失并更新参数
        loss = criterion(output, labels.float())
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if batch_idx % 10 == 0:
            print('Epoch {}, Batch {}, Loss: {:.4f}'.format(epoch, batch_idx, loss.item()))

注意：

该代码示例仅供参考，可能需要根据实际情况进行调整和修改。
需要根据实际数据和任务调整模型的结构和超参数。
代码中使用了PyTorch库，需要提前安装。
数据集和边的连接关系需要根据实际情况进行修改。

更多信息：

CNN：https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network
GCN：https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_convolutional_network
多标签分类：https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-label_classification
图分类：https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_classification