edge_index=[2, 9104],表示一共9104条edge。数据一共两行,每一行都表示节点编号。 输出一下data.y: tensor([3, 1, 5, ..., 3, 1, 5]) data.y表示节点的标签编号,比如3表示该篇论文属于第3类。 4. 输出data.train_mask: tensor([ True, True, True, ..., False, False, False]) data.trai...
edge_index:这里可以理解为图的邻接矩阵,但是要注意这里要将邻接矩阵转换成COO格式,shape = [2, 边的数量],type = torch.long。 edge_attr:边的特征矩阵,shape = [边的个数,边的特征数] y:标签,如果任务是图分类,shape = [1, 图的标签数];如果是节点分类,shape = [节点个数,节点的标签数]。(这里注...
edge_index = torch.LongTensor(np.array([edge for edge in graph.edges()]).T) X = torch.FloatTensor(np.random.uniform(-1, 1, (number_of_nodes, in_channels))) return X, edge_index def create_mock_edge_weight(edge_index): """ Creating a mock edge weight tensor. """ return torch....
1. 前向传播 查看官方文档中GCNConv的输入输出要求: 可以发现,GCNConv中需要输入的是节点特征矩阵x和邻接关系edge_index,还有一个可选项edge_weight。因此我们首先: 代码语言:javascript 复制 x,edge_index=data.x,data.edge_index x=self.conv1(x,edge_index)x=F.relu(x)x=F.dropout(x,training=self.train...
num_neg_samples=train_data.edge_label_index.size(1), method='sparse') # print(neg_edge_index.size(1)) # 3642条负边,即每次采样与训练集中正边数量一致的负边 edge_label_index = torch.cat( [train_data.edge_label_index, neg_edge_index], ...
(edge_index[:,0], edge_index[:,1])), shape=(num_nodes, num_nodes), dtype="float32")returnadjacency@staticmethoddefread_data(path):"""使用不同的方式读取原始数据以进一步处理"""name = osp.basename(path)ifname =="ind.cora.test.index": ...
1、Pyg的基本使用方法(参考官网) 1.1、图的表示方法 data.x: 节点的特征的shape[num_nodes, num_node_features] data.edge_index:代表图的连接性,形状是[2, num_edges] data.edge_attr: 边的特征的shape [
edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long) # 初始化模型并进行前向传播 model = Net() output = model(x, edge_index) # 打印输出结果 print(output) “` 这是一个简单的GCN模型的实现例子,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。值得注意的是,`torch_geom...
self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x, edge_index): ...
x = self.conv2(x, edge_index)returnF.log_softmax(x, dim=1) AI代码助手复制代码 定义训练过程 训练具体流程如下: 对于每个epoch,进行随机梯度下降优化。我们选择交叉熵作为损失函数,并使用Adam作为优化器。 在测试期间,用验证集对精确度进行评估。