模型缺失权重问题

[lvmenglong]

在layers.py中GraphConvolution中的call()函数中： for i in range(len(self.support)): if 'weights'+str(i) in self.vars: if not self.featureless: presup = dot(x, self.vars['weights' + str(i)], sparse=self.sparse_inputs) else: presup = self.vars['weights' + str(i)] else: pre_sup = x support = dot(self.support[i], pre_sup, sparse=True) supports.append(support) 能解释一下为什么通过if条件执行pre_sup = x，通过运行发现该处操作导致模型第二层GCN没有权重，希望您能尽快回复解释一下这里的用意，感谢！

[1049451037]

从__init__函数里可以看到，当input_dim == output_dim and not self.transform的时候是没有变换权重的，如果想要加上权重，可以在models.py文件里把第二层的transform=True。

[lvmenglong]

从__init__函数里可以看到，当input_dim == output_dim and not self.transform的时候是没有变换权重的，如果想要加上权重，可以在models.py文件里把第二层的transform=True。

好的，感谢

[lvmenglong]

从__init__函数里可以看到，当input_dim == output_dim and not self.transform的时候是没有变换权重的，如果想要加上权重，可以在models.py文件里把第二层的transform=True。

您可以提供一下论文中实验结果的实验参数吗？（ae_dim、se_dim、学习率、训练次数）

[1049451037]

论文中实验结果当时是使用的ae_dim和se_dim都是1000，这是由于当时使用的weight是正态分布初始化的，导致很多dead neuron，后来改成xavier_init以后只需要几百的dim了。可以参考新的代码：https://github.com/1049451037/HIN-Align

[lvmenglong]

论文中实验结果当时是使用的ae_dim和se_dim都是1000，这是由于当时使用的weight是正态分布初始化的，导致很多dead neuron，后来改成xavier_init以后只需要几百的dim了。可以参考新的代码：https://github.com/1049451037/HIN-Align

请问这里flags.DEFINE_float('learning_rate', 20, 'Initial learning rate.')的20是表示学习率为0.2吗，本人对tensorflow不太熟悉

[1049451037]

learning_rate是20，这个变量在models.py里用到了FLAGS.learning_rate

[lvmenglong]

好的，非常感谢