ones(edge_index.size(1)), torch.Size([num_nodes, num_nodes])).to(device) # 将邻接矩阵转换为密集格式 adj_matrix = adj_matrix.to_dense() 请注意,这个代码假设图是无向的(即边是双向的),并且每条边都连接两个不同的节点。此外,你需要知道图中的节点数量(num_nodes)。如果你的图是有向的(即边...
1, 2], [1, 0, 3]]) # 计算邻接矩阵 adj_matrix = torch.sparse.FloatTensor(edge_index, torch.ones(edge_index.size(1)), torch.Size([num_nodes, num_nodes])).to(device) # 将邻接矩阵转换为密集格式 adj_matrix = adj_matrix.to_dense() ...