【MGT】代码解读之model-MGT

论文解读：《Meta Graph Transformer: A Novel Framework for Spatial–Temporal Traffic Prediction》

代码链接：https://github.com/lonicera-yx/MGT

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壹、测试主框架

一、文件目录

文件夹MGT-main下包含4个子文件夹，一个数据压缩文件，一个main.py等等。
MGT.py位于子文件夹models中，包含了3个def和14个class

二、if 主函数测试MGT

if __name__ == '__main__':
    print(os.getcwd())
    #cfgs = yaml.safe_load(open('cfgs/HZMetro_MGT.yaml'))['model']
    cfgs = yaml.safe_load(open('../cfgs/HZMetro_MGT.yaml'))['model']
    model = MGT(cfgs)

    # dummy data 虚拟数据
    B, P, Q, N, C = 10, 4, 4, 80, 2
    # B：batch_size P:history Q:feture N:Nodes C:Features
    M = 73, 2 # M is tuple
    eigenmaps_k = 8 #拉普拉斯特征映射降维方法的参数
    n = 3

    inputs = torch.randn(B, P, N, C, dtype=torch.float32)#(10,4,80,2)
    targets = torch.randn(B, Q, N, C, dtype=torch.float32)#(10,4,80,2)

    inputs_time0 = torch.randint(M[0], (B, P), dtype=torch.int64)#(10,4) max_int is 73
    targets_time0 = torch.randint(M[0], (B, Q), dtype=torch.int64)#(10,4)
    inputs_time1 = torch.randint(M[1], (B, P), dtype=torch.int64)#(10,4) max_int is 2
    targets_time1 = torch.randint(M[1], (B, Q), dtype=torch.int64)#(10,4)

    eigenmaps = torch.randn(N, eigenmaps_k, dtype=torch.float32)#(80,8)

    transition_matrices = torch.rand(n, N, N, dtype=torch.float32)#(3,80,80)

    extras = [inputs_time0, targets_time0, inputs_time1, targets_time1]
    statics = {
    'eigenmaps': eigenmaps, 'transition_matrices': transition_matrices}

    # forward
    outputs1 = model(inputs, targets, *extras, **statics) #*和**见注释1
    outputs2 = model(inputs, None, *extras, **statics)

注释1：
见博文《def 参数 及参数解构 》

贰、MGT

def __init__ 结构搭建

在原文中有MTG的各种变形(如下),我们不考虑这些，只考经典的MTG

所以，在MGT下，self.noTE=self.noSE=False.共包含5个层结构：时间嵌入层、空间嵌入层、时空嵌入层、编码器结构、解码器结构。

def forward流程图

流程图中的input是一个，为了美观，所以拆分为两个分别作为输入。

叁、 三个嵌入层TE\SE\STE

1. TE

def _init__

在init中主要定义了一个不可优化的参数矩阵self.pe和两个层结构。第一个层结构含两个嵌入层，第二个层结构是一个全连接层。如下：

注释：

1. self.register_buffer
2. nn.Embedding

def forward
数据形状和层结构的搭建如下图所示，从而完成数据的时间嵌入.橙色是对于input来说，蓝色是对于target来说的。nn.Embedding，nn.linear等都是固定的层结构。

代码为：

注释：

1. torch.Tensor.expand

2 SE

空间嵌入是将具有空间特征的矩阵进行线性变换即可。

3 STE

将SE后的(z_inputs,z_targets)和TE后的u，进行扩维，最后经过一个线性变换合并信息。

注释：

1. torch.stack,沿一个新维度对输入张量序列进行连接，序列中所有张量应为相同形状；stack 函数返回的结果会新增一个维度，而stack（）函数指定的dim参数，就是新增维度的（下标）位置。

肆、Encoder

一、Encoder

def __init__

def forward

二、EncoderLayer层

def __init__

类从cfgs中获得的变量，设置的class的属性

其中包括3个层结构：TSA,SSA和FFN

伍、时间\空间\时编码自注意力层

1.TSA层

当使用元学习的时候，包含三个层结构：MetaLearner(元学习)，LayerNorm(层归一化)，Linear(现象变换)

注释：

1. nn.LayerNorm,《用法》，《实现》

c=torch.randint(10,(num_weight_matrices, B, P, N, num_heads, d_k, d_model))

注释：

1. torch.new_full,《案例讲解》,《精彩讲解》
2. torch.triu, 《详例讲解》

2.SSA

当使用元学习的时候，包含4个结构：Meta_learner(元学习列表)，Linear(线性变换)，dropout, LayerNorm(层归一化)

输入数据为：inputs,c_inputs,transition_matrices
其 数据运行如下：

3.TEDA

当使用元学习的时候，包含3个层结构：MetaLearner, LayerNorm, Linear

陆、Decoder

一、Decoder

def __init__

def forward

二、DecoderLayer

def __init__

DecoderLayer在cfgs中获得变量和类属性

查看DecoderLayer中的层结构，我们知道MTG有如下的变体，但在这里我们只考虑MGT.

MGT中有4个层结构：

具体的形状如下
TSA层

SSA层

TEDA层

FFN层

def forward

捌、其他层

一、MetaLearner层

MetaLearner包含2个全连接层，形状如下：

二、FeedForward层

包含两个全连接层(Linear)和层归一化层(LayerNorm)

三、Projection

玖、三个多头函数

1. multihead_linear_transform

2. multihead_temporal_attention

3. multihead_spatial_attention