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论文阅读&STS-HGCN-AL代码详解（二）_hgcn代码

作者：从前慢现在也慢 | 2024-07-16 11:04:32

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hgcn代码

论文原文：Spatio-Temporal-Spectral Hierarchical Graph Convolutional Network With Semisupervised Active Learning for Patient-Specific Seizure Prediction

项目地址：https://github.com/YangLibuaa/STSHGCN-AL

论文地址：Spatio-Temporal-Spectral Hierarchical Graph Convolutional Network With Semisupervised Active Learning for Patient-Specific Seizure Prediction | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore

Github项目中已经附有论文原文，且图片分辨率比IEEE上的更高，推荐直接下载Github项目。

接上期内容，本期文章继续结合论文原文，对STS-HGCN-AL的源码进行讲解。

I. GATENet

先放一张原文中GATENet的结构图：

GATENet的实现非常简单。对于矩阵A，首先将其展平成一维向量，随后经过两个全连接层即可，这两个全连接层的激活函数分别是ELU和Tanh，随后经过ReLU保留非负元素，再经过Reshape操作恢复原尺寸。代码如下：


class GATENet(nn.Module):
    def __init__(self, inc, reduction_ratio = 128):
        super(GATENet, self).__init__()
        self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(inc, inc // reduction_ratio, bias = False),
                                nn.ELU(inplace = False),
                                nn.Linear(inc // reduction_ratio, inc, bias = False),
                                nn.Tanh(),
                                nn.ReLU(inplace = False))
    
    def forward(self, x):
        y = self.fc(x)
        return y


x = self.ST_SENet(x)
A_ds = self.GATENet(self.A)
A_ds = A_ds.reshape(self.chan_num, self.chan_num)

代码也是非常的简洁易懂。首先使用ST_SENet生成每个频段的ICs响应，其维度为128*320*1*19。第二行和第三行首先计算A_ds，也就是频内图的邻接矩阵。

唯一需要注意的是reduction_ratio这个参数，它的作用是通过一个Linear层，将展平后的A映射到一个低维空间，再通过另一个Linear层复原到原尺寸，类似编码器-解码器的结构。这里inc=19*19，所以中间层只有19*19//128=2个神经元。

II. HGCN

接着往下看代码，使用torch.einsum函数计算Einstein约定求和：

L = torch.einsum('ik,kp->ip', (A_ds, torch.diag(torch.reciprocal(sum(A_ds)))))

这个式子我们逐条分析：

sum()是按列求和函数，

torch.reciprocal()是对输入的Tensor取倒数，

torch.diag()当输入为向量时，返回以该向量中的元素为主对角线的对角阵，

torch.einsum()计算Einstein约定求和，例如计算'ik,kp->ip'，可表示为：

$C_p^i = A_k^iB_p^k$

也就是计算矩阵A和B的乘积。

这样分析下来，此行代码与下列代码等价：

L = torch.mm(A_ds, torch.diag(torch.reciprocal(sum(A_ds))))

感兴趣的读者可自行验证，二者计算结果相同。

所以这里是计算 $D^{-1} A_{d s}$ （此处存疑，按照代码的计算方式，这是在计算 $A_{d s}D^{-1}$ ，暂且认为是代码错误）

根据图2，HGCN的结构，发现还存在rhythmAtt-A和rhythmAtt-G两个模块。代码首先计算了rhythmAtt-A。

1. rhythmAtt-A


m = self.rhythmAtt_A(torch.cat((self.m1.weight, 
                                self.m2.weight, 
                                self.m3.weight, 
                                self.m4.weight, 
                                self.m5.weight), 0))

如图3所示，rhythmAtt-A以一组池化向量M为输入，对应于m1~m5，它们的作用是将输入按通道进行池化，即输出尺寸为19*1的向量。查看m1~m5的实现：


self.m1 = nn.Linear(chan_num, 1)
self.m2 = nn.Linear(chan_num, 1)
self.m3 = nn.Linear(chan_num, 1)
self.m4 = nn.Linear(chan_num, 1)
self.m5 = nn.Linear(chan_num, 1)

很显然，这就是一组线性层，因此m1~m5的weight尺寸为1*19，将其拼接起来的尺寸就是5*19。

进入rhythmAtt_A的具体实现：


class rhythmAtt_A(nn.Module):
    def __init__(self, inc, scaling_factor = 16):
        super(rhythmAtt_A, self).__init__()
        self.bn = nn.BatchNorm1d(5)
        self.scaling_factor = scaling_factor
        self.projection1 = nn.Linear(inc, scaling_factor, bias = False)
        self.projection2 = nn.Linear(inc, scaling_factor, bias = False)
        
    def forward(self, x):
        x_norm = self.bn(x.transpose(1, 0)).transpose(1, 0)
        x1, x2 = self.projection1(x_norm), self.projection2(x_norm)
        L = torch.einsum('ij,jk->ik', (x1, x2.transpose(1,0)))/np.sqrt(self.scaling_factor)
        L = torch.softmax(L, -1)
        return L

按照原文，m1~m5首先需要进行归一化处理。代码很巧妙地运用了 $BatchNorm1d$ 操作，对矩阵m进行归一化操作。由于m的尺寸是5*19，而 $BatchNorm1d$ 是沿着第1维进行归一化，所以需要先进行一下转置，归一化结束后再转置回来，这就是forward第一行的含义。

再来看一下原文中rhythmAtt-A的公式：

$L=\operatorname{softmax}\left(\frac{1}{\sqrt{d}}\left(\theta_1 \times M\right)^T \times\left(\theta_2 \times M\right)\right)$

其中M是拼接起来的归一化后的m1~m5。那么到这里就一目了然了，M经过两个投影矩阵后，经过矩阵乘法操作、放缩、softmax，起到了类似注意力机制的作用。最终得到的L尺寸是5*5，第(i, j)个元素表示第j个频段对第i个频段的影响程度，大家可以自行验证m.shape。

2. rhythmAtt-G

首先是rhythmAtt-G的结构：

rhythmAtt-G以rhythmAtt-A得到的L矩阵和ST-SENet的ICs为输入。

继续看forward部分代码：

imp = m.unsqueeze(2).expand_as(torch.zeros(5, 5, self.dim)).contiguous().view(5, -1, 1).unsqueeze(3).expand_as(torch.zeros(5, 5*self.dim, 1, self.chan_num))

非常长，但不要慌，我们从头分析各个变量的尺寸：


m: 5*5
m.unsqueeze(2): 5*5*1
m.unsqueeze(2).expand_as(torch.zeros(5, 5, self.dim)).contiguous(): 5*5*64
m.unsqueeze(2).expand_as(torch.zeros(5, 5, self.dim)).contiguous().view(5, -1, 1): 5*320*1
m.unsqueeze(2).expand_as(torch.zeros(5, 5, self.dim)).contiguous().view(5, -1, 1).unsqueeze(3): 5*320*1*1
m.unsqueeze(2).expand_as(torch.zeros(5, 5, self.dim)).contiguous().view(5, -1, 1).unsqueeze(3).expand_as(torch.zeros(5, 5*self.dim, 1, self.chan_num)): 5*320*1*19

也就是说imp的大小是5*320*1*19，看到这里我们会有一个疑问，这是在计算什么？其实这是为了计算原文的公式（5）做准备：

$\tilde{H}^{(i, k)}=\delta\left(\sum_{j=1}^5 L_{i, j} H^{(j, k)}+H^{(i, k)} \theta^{(i, k)}\right)$

上边计算得到的L，其实只是一个频段的L矩阵。而矩阵H的维度为128*320*1*19，因此要计算L与H的逐元素乘积，就需要将L扩展成5*320*1*19的矩阵。

先看上式第二项， $\theta^{(i, k)}$ 是rhythmAtt-G的权重，通过一个Linear层实现，但本文仍然采用1*1卷积实现：


self.rhythmAtt_G1 = nn.Conv2d(in_channels = dim*5, 
                              out_channels = dim*5, 
                              kernel_size = (1, 1), 
                              stride = 1, 
                              padding = (0, 0), 
                              groups = 5, 
                              bias = False)

卷积核大小为1*1，输入和输出通道数均为320，这就保证了 $H^{(i, k)} \theta^{(i, k)}$ 的大小与H保持一致。

再看上式第一项，计算L和H的逐元素乘积，其代码实现：

x = self.ELU(self.bn1(sum(torch.einsum('pijk,bijk->bpijk', (imp, x)).split(self.dim, 2)).view(s1, s2, s3, s4)+self.rhythmAtt_G1(x)))

又是一个非常长的式子，我们从里至外以此解读：

temp_a = torch.einsum('pijk,bijk->bpijk', (imp, x))

由于imp的尺寸为5*320*1*19，而x的尺寸为128*320*1*19，因此temp_a的尺寸应为128*5*320*1*19。

temp_b = temp_a.split(self.dim, 2))

split函数沿着指定的维度，将数据切分成若干块，每个块的大小由第一个参数指定。

这里dim=64，因此得到的temp_b是一个tuple，该tuple中每个元素的尺寸为128*5*64*1*19，共有5个元素。

temp_c = sum(temp_b).view(s1, s2, s3, s4)

sum(temp_b)将tuple中所有元素相加，因此得到的尺寸为128*5*64*1*19，而view函数相当于reshape，(s1, s2, s3, s4)是矩阵H的维度，即128，320，1，19，所以temp_c的尺寸是128*320*1*19。

x = self.ELU(self.bn1(temp_c+self.rhythmAtt_G1(x)))

经过从里至外的分析，这行代码就十分清晰了：temp_c相当于论文中公式（5）的第一项，self.rhythmAtt_G1(x)相当于公式（5）的第二项，经过BN层和ELU激活函数，与（5）相一致。

3. resGCN

了解了rhythmAtt-A和rhythmAtt-G之后，剩下的就是HGCN的第三个组件——resGCN了。

先放上论文中resGCN的公式：

$H^{(i, k+1)}=\delta_2\left(D^{-1} A_{d s} \delta_1\left(H^{(i, k)} W_1^{(i, k)}\right) W_2^{(i, k)}+\sum_{j=0}^{k-1} H^{(i, j)}\right)$

先前我们已经计算了 $D^{-1} A_{d s}$ ，结合代码：


class resGCN(nn.Module):
    def __init__(self, inc, outc):
        super(resGCN, self).__init__()
        self.GConv1 = nn.Conv2d(in_channels = inc, 
                               out_channels = outc, 
                               kernel_size = (1, 1), 
                               stride = (1, 1), 
                               padding = (0, 0), 
                               groups = 5, 
                               bias = False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(outc)
        self.GConv2 = nn.Conv2d(in_channels = outc, 
                                out_channels = outc, 
                                kernel_size = (1, 1), 
                                stride = (1, 1), 
                                padding = (0, 0), 
                                groups = 5, 
                                bias = False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(outc)
        self.ELU = nn.ELU(inplace = False)
        self.initialize()
        
    def initialize(self):
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.xavier_uniform_(m.weight, gain = 1)
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                nn.init.constant_(m.weight, 1)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)
 
    def forward(self, x, x_p, L):
        x = self.bn2(self.GConv2(self.ELU(self.bn1(self.GConv1(x)))))
        y = torch.einsum('bijk,kp->bijp', (x, L))
        y = self.ELU(torch.add(y, x_p))
        return y

参考STS_HGCN的init部分：


self.resGCN1 = resGCN(inc = dim*5, 
                      outc = dim*5)
self.resGCN2 = resGCN(inc = dim*5, 
                      outc = dim*5)
self.resGCN3 = resGCN(inc = dim*5, 
                      outc = dim*5)
self.resGCN4 = resGCN(inc = dim*5, 
                      outc = dim*5)

可见resGCN的init部分传入的inc和outc都是64*5=320。resGCN由两个1*1卷积层组成，但group=5，这决定了输入卷积通道与输出卷积通道被分成5组，仅组内可见。如图6所示，分成5组是因为每组都对应于一个频段的intrarhythm graph。

resGCN的forward部分是严格按照图5进行的。

在forward的第一行计算 $temp_d = \delta_1 (H^{(i, k)} W_1^{(i, k)}) W_2^{(i, k)}$ ，第二行计算 $temp_e = D^{-1} A_{d s} temp_d$ 。由于 $temp_d$ 的尺寸为128*320*1*19，故 $temp_e$ 的尺寸也为128*320*1*19。注意，这两行实际上执行了图卷积的前向传播。其中H是节点特征，A是节点邻接矩阵。

forward的第三行执行残差块连接，将当前层的计算结果 $temp_e$ 与之前所有层的输出进行累加，最后使用ELU激活函数，得到当前层的输出。

参考STS_HGCN的forward部分，可知G1，G2，G3，G4代表4层resGCN，而resGCN的第二个输入参数则是之前所有层的输出之和，与文章所述内容一致：


x = self.ELU(self.bn1(sum(torch.einsum('pijk,bijk->bpijk', (imp, x)).split(self.dim, 2)).view(s1, s2, s3, s4)+self.rhythmAtt_G1(x)))
 
G1 = self.resGCN1(x, x, L).contiguous()
G1 = self.ELU(self.bn2(sum(torch.einsum('pijk,bijk->bpijk', (imp, G1)).split(self.dim, 2)).view(s1, s2, s3, s4)+self.rhythmAtt_G2(G1)))
 
G2 = self.resGCN2(G1, torch.add(x, G1), L).contiguous()
G2 = self.ELU(self.bn3(sum(torch.einsum('pijk,bijk->bpijk', (imp, G2)).split(self.dim, 2)).view(s1, s2, s3, s4)+self.rhythmAtt_G3(G2)))
 
G3 = self.resGCN3(G2, torch.add(torch.add(x, G1), G2), L).contiguous()
G3 = self.ELU(self.bn4(sum(torch.einsum('pijk,bijk->bpijk', (imp, G3)).split(self.dim, 2)).view(s1, s2, s3, s4)+self.rhythmAtt_G4(G3)))
 
G4 = self.resGCN4(G3, torch.add(torch.add(torch.add(x, G1), G2), G3), L).contiguous()
G4 = self.ELU(self.bn5(sum(torch.einsum('pijk,bijk->bpijk', (imp, G4)).split(self.dim, 2)).view(s1, s2, s3, s4)+self.rhythmAtt_G5(G4)))

按照图2所示，经过5层rhythmAtt-G和4层resGCN后，五个频段的计算结果被单独分开：

A, B, C, D, E = G4.split(self.dim, 1)

由于G4的尺寸仍为128*320*1*19，因此得到的A，B，C，D，E各为128*64*1*19大小。同时由于组卷积的原因，各个频段之间并未混淆。

4. 节点池化

随后是节点池化。A，B，C，D，E即为各个频段的节点特征，对其沿着EEG通道维池化，即期望输出大小应为128*64*1*1。下面看forward部分的具体操作：


y = torch.cat((self.m1(A.view(A.size(0), A.size(1), -1)).unsqueeze(-1).contiguous(),
               self.m2(B.view(B.size(0), B.size(1), -1)).unsqueeze(-1).contiguous(),
               self.m3(C.view(C.size(0), C.size(1), -1)).unsqueeze(-1).contiguous(),
               self.m4(D.view(D.size(0), D.size(1), -1)).unsqueeze(-1).contiguous(),
               self.m5(E.view(E.size(0), E.size(1), -1)).unsqueeze(-1).contiguous()), 1)

A.view(A.size(0), A.size(1), -1)这一步是将A变成128*64*19的尺寸，使其可以与1*19的池化向量相乘，所以self.m1(A.view(A.size(0), A.size(1), -1))的尺寸是128*64*1，对其进行unsqueeze(-1)操作，尺寸变成128*64*1*1，达到期望输出。最后将五个池化层输出沿第1维串联，得到128*320*1*1的输出。

5. 分类层

最后将池化输出送入分类器进行分类。分类器的定义为：


class classification_net(nn.Module):
    def __init__(self, inc, tmp, outc):
        super(classification_net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels = inc*5, 
                               out_channels = tmp, 
                               kernel_size = (1, 1), 
                               stride = 1, 
                               padding = (0, 0), 
                               bias = True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels = tmp, 
                               out_channels = outc, 
                               kernel_size = (1, 1), 
                               stride = 1, 
                               padding = (0, 0), 
                               bias = True)
        self.initialize()
 
    def initialize(self):
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.xavier_uniform_(m.weight, gain = 1)
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                nn.init.constant_(m.weight, 1)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)
    
    def forward(self, x):
        y = self.conv2(self.conv1(x))
        return y

按照图7所示，分类器由2个线性层构成，这里使用1*1卷积层代替线性层。第1个线性层的输入维度为64*5=320，输出维度为32，第2个线性层的输入维度为32，输出维度为2，实现预测。其实个人认为应该在第2个线性层后面加上softmax激活函数，就完美了，不知作者是否忽略了这一点。

由于输出y的尺寸为128*2*1*1，使用squeeze()值为1的维度进行压缩，最终得到128*2的预测标签：

pred = self.classification_net(y).squeeze()

至此，关于STS-HGCN的部分已经全部介绍完毕。关于论文中的另一个重要部分——主动学习（AL）则没有对应的代码，因此也无法进一步深挖了。但无论是ST-SENet，还是STS-HGCN，在设计思路上都有很多可借鉴之处，同时通过阅读代码，加深了对各个组件底层实现的理解。

论文常读常新，每次阅读都会有不一样的感觉，希望大家能融会贯通，举一反三，在此基础上设计出更优秀的模型。

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