dataset=Planetoid(root=r'./tmp/cora',name="Cora")print(dataset[0])#输出为Data(x=[2708, 1433], edge_index=[2, 10556], y=[2708], train_mask=[2708], val_mask=[2708], test_mask=[2708])#图一共有2708个节点,每个节点的特征有1433的维度,edge_index代表一共有10556条边,y代表目标的值,...
>>> ENZYMES(600) 用另外一个数据集Cora为例,该数据集用于semi-supervised的节点分类任务 from torch_geometric.datasets importPlanetoiddataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') >>> Cora() len(dataset) # 只包含一个graph >>> 1 dataset.num_classes # 节点类别个数为7 >>> 7 dataset.n...
Cora数据集来源于Pytorch Geometric的“Automating the Construction of Internet Portals with Machine Learning”论文。节点特征和边缘信息如下所示。 节点特征是 1433 个词向量，表示每个出版物中的词不存在 (0) 或存在 (1)。 边在邻接列表中表示。每个节点都是七个类别中的一个，这将就是分类的目标标签 利用...
Cora数据集来源于Pytorch Geometric的“Automating the Construction of Internet Portals with Machine Learning”论文。 节点特征和边缘信息如下所示。节点特征是 1433 个词向量,表示每个出版物中的词不存在 (0) 或存在 (1)。边在邻接列表中表示。 每个节点都是七个类别中的一个,这将就是分类的目标标签 ...
下面是一个 Explainer 设置示例,它使用 GNNExplainer 对 Cora (https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/generated/torch_geometric.datasets.Planetoid.html#torch_geometric.datasets.Planetoid)数据集进行模型解释(参见 gnn_explainer.py (https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/blob/master/examples...
Cora - 基准数据集 Cora数据集是一个论文引用网络数据,包含2708篇科学论文。图中的每个节点代表一篇论文,如果一篇论文引用另一篇论文,则有节点间有一条边相连。 我们使用PyG (Pytorch Geometric)来实现GCN, GCN是GNN的流行库之一。Cora数据集也可以使用PyG模块加载: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
Cora数据集来源于Pytorch Geometric的“Automating the Construction of Internet Portals with Machine Learning”论文。 节点特征和边缘信息如下所示。节点特征是 1433 个词向量,表示每个出版物中的词不存在 (0) 或存在 (1)。边在邻接列表中表示。 ...
Cora() 方法1:直接下载整个项目 可以直接把整个项目git clone下来,然后直接从里面把对应的文件复制过去。 git clone的方法可参考我之前写的博文:VSCode上的Git使用手记(持续更新ing…) 也可以直接从项目的网页下载项目的zip压缩包,跟git clone地址在差不多的位置。
>>> ENZYMES(600) 用另外一个数据集Cora为例,该数据集用于semi-supervised的节点分类任务 from torch_geometric.datasets importPlanetoiddataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') >>> Cora() len(dataset) # 只包含一个graph >>> 1 dataset.num_classes # 节点类别个数为7 >>> 7 dataset.n...