PyG通过创建稀疏块对角邻接矩阵(由 edge_index定义)实现小批量的并行化,同时将特征矩阵与标签矩阵在节点维度上进行拼接。这种设计允许在一个批次中,同时存在不同数据量的节点和边(这一段未看懂): PyG 拥有自己的加载器 torch_geometric.loader.DataLoader,其内部已经处理了上述拼接过程。下面通过一个案例来学习它: fr...
讲讲pyg dataloader中的一些隐含操作 . 先看下面的代码 train_loader=NeighborSampler(data.edge_index,node_idx=train_idx,sizes=[25,10],batch_size=1024,shuffle=True,num_workers=0)forbatch_size,n_id,adjsintrain_loader:adjs=[adj.to(rank)foradjinadjs]optimizer.zero_grad()out=model(x[n_id],a...
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([1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4])tensor([[ 10.],[ 20....
data.x:图节点的属性信息,比如社交网络中每个用户是一个节点,这个x可以表示用户的属性信息,维度为[num_nodes,num_node_features] data.edge_index:COO格式的图节点连接信息,类型为torch.long,维度为[2,num_edges](具体包含两个列表,每个列表对应位置上的数字表示相应节点之间存在边连接) data.edge_attr:图中边的...
PyG 的 DataLoader 实现了小批量的并行化，允许在一个批次中存在不同数据量的节点和边。PyG 的 DataLoader 内部已经处理了特征矩阵与标签矩阵在节点维度上的拼接过程。Batch 是 DataLoader 的一个实例，它继承自 Data，并且拥有附加属性 batch，用于映射每个节点到它各自的图中。PyG 提供了丰富的转换器，...
神经网络通常以批量方式进行训练。PyG 通过创建稀疏块对角邻接矩阵(由 edge_index 定义)并在节点维度中连接特征和目标矩阵,实现小批量的并行化。这种组合允许在一批示例中使用不同数量的节点和边, PyG 包含自己的torch_geometric.loader.DataLoader,它已经处理了这个串联过程,以下是一个例子: ...
x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = torch.relu(x) # 使用ReLU激活函数 x = self.conv2(x, edge_index) return x 在前向传播函数中,我们首先获取输入数据x和边索引edge_index。然后,我们依次通过两个GraphConv层,并在每一层后使用ReLU激活函数。最后,返回输出结果。现在,我们可以...
data['paper', 'written_by', 'author'].edge_index = ... # [2, num_edges] 异构Mini-Batch 加载:异构图可以分别通过 loader.DataLoader 和 loader.NextorLoader 对许多小的、单个的巨大图进行转化,转换成 mini-batches。这些 loaders 现在可以处理同构图和异构图: ...
data['paper','written_by','author'].edge_index = ... # [2, num_edges] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 异构Mini-Batch 加载:异构图可以分别通过 loader.DataLoader 和 loader.NextorLoader 对许多小的、单个的巨大图进行转化,转换成 mini-batches。这些 loaders 现在可以处理同构图和异构图: ...
关于Batch 和 DataLoader Batch 在PyG 中,你可以通过手动的方式进行批量化操作: 代码语言:javascript 复制 importtorch from torchimportnn from torch_geometric.dataimportData,Batch edge_index=torch.tensor([[0,1,1,2],[1,0,2,1]],dtype=torch.long)x=torch.tensor([1,0,2],dtype=torch.long)g1=Data...