print(f'Training node label rate: {int(data.train_mask.sum()) / data.num_nodes:.2f}') # 用作训练集的节点数占比 print(f'Contains isolated nodes: {data.contains_isolated_nodes()}') # 此图是否包含孤立的节点 print(f'Contains self-loops: {data.contains_self_loops()}') # 此图是否包...
data.edge_index:采用COO格式(Coordinate Format)的存储,维度是2*边数,也就是第一行表示源节点,第二行表示目标节点,数据格式是torch.long。 data.edge_attr:边的特征矩阵,维度是边的数目*边特征数,也就每行表示边特征。data.y:训练的目标标签,可能是任意维度 * data.pos:节点对应的位置矩阵,维度节点数*维度...
把三个Data 输送到 Dataloader 中 for g in DataLoader(data,batch_size=3): print(g.x) print(g.y) print(g.edge_attr) print(g.edge_index) 最终输出 tensor([ [1.],[1.],[1.],[1.],[2.],[2.],[2.], [2.],[3.], [3.],[3.],[3.]])tensor([1,2,3,4,1,2,3,4,1,2...
print(f'Number of training nodes: {data.train_mask.sum()}') # 用作训练集的节点 print(f'Training node label rate: {int(data.train_mask.sum()) / data.num_nodes:.2f}') # 用作训练集的节点的数量 print(f'Contains isolated nodes: {data.contains_isolated_nodes()}') # 此图是否包含孤立...
此外，PyG 速度奇快，大大超过其它深度图神经网络库，如 DGL。简单易用 PyTorch Geometric大大简化了实现...
图机器学习成功的关键在于如何为节点构建表征,而图的信息包括结点、边、拓扑结构,本次就是先学习基础的Data类——PyG图的表示和使用。 在学习过程中也可以多看下pytorch-geometric的官方文档的源代码,比如在对应的虚拟环境\Lib\site-packages\torch_geometric文件夹中的data.py文件里可以...
3、向val_data和test_data添加与正链接相同数量的负链接(neg_sampling_ratio=1.0)。它们被添加到edge_label和edge_label_index属性中，但没有添加到edge_index中，因为我们不希望在编码器(或节点嵌入创建)上使用负链接。我们没有向这里的训练集添加负链接(设置add_negative_train_samples=False)，因为会在上面的...
data_train,data_test=split_train_test(data)# Create dataset dataset_train=MyDataset(data_train)dataset_test=MyDataset(data_test) 当然,这还是要看具体做什么任务的,对某些任务来说可能只需要一张大图,对我来说可能就需要分成两张。 关于Embedding
x = data.x # only using node features (x) output = self.layers(x) return output 我们用一个普通的Pytorch训练/验证流程来定义训练和评估函数。 def train_node_classifier(model, graph, optimizer, criterion, n_epochs=200): for epoch in range(1, n_epochs + 1): ...
调研了一下，发现PyG不支持分布式的储存embedding部分 dgl虽然支持分布式的储存embedding部分，但是只支持...