pyg cora数据集 文心快码BaiduComate 关于PyG中的Cora数据集,以下是一些关键信息和示例代码: 一、Cora数据集基本信息 来源:Cora数据集是图神经网络(GNN)领域中常用的基准数据集之一,通常用于研究节点分类任务,特别是在文献引用网络中。 内容:Cora数据集由2708篇科学出版物组成,这些出版物被分为7个类别。每个节点代表一
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.num_node_features # ...
我们使用的是Planetoid,是已经处理好的数据,下面代码将详细介绍数据集中的数据类型和含义 fromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoid 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=[...
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...
首先,下载数据集: import torch from torch_geometric.data import Data from torch_geometric.datasets import Planetoid dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') print(dataset) 由于在实践过程中,Planetoid无法直接下载,一直报错(见下图),后来参考博客用其他方式获取:PyG的Planetoid无法直接下载Cora等数...
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...
数据集有两种不同类型的异常值: 结构异常 密集连接的节点,而不是稀疏连接的规则节点 上下文的异常值 属性与相邻节点显著不同的节点 对于这个异常检测任务,需要使用的是PyGOD库,它是建立在PyG之上的一个图异常值检测库。可以通过PyGOD模块加载已经进行了异常值注入的Cora数据集。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
简介:本文仅考虑DNS污染情况下无法用torch_geometric.Planetoid类下载Cora等数据集的情况。其他使用GitHub仓库下载数据的解决方式类似,在此文中不再赘述。 如果顺利的话,应该只需要执行类似这样的代码即可在对应根目录位置下载数据集: from torch_geometric.datasets import Planetoiddataset = Planetoid(root='./tmp/cora...
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数据集 搭建GCN模型 训练与测试 迭代并输出 完整代码 基本介绍 PyTorch Geometric PyG(PyTorch Geometric)是一个基于PyTorch的库,可以轻松编写和训练图神经网络(GNN),用于与结构化数据相关的广泛应用。 它包括从各种已发表的论文中对图和其他不规则结构进行深度学习的各种方法,也称为几何深度学习。此外,它还包括易...