dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') >>> Cora() len(dataset) >>> 1 dataset.num_classes >>> 7 dataset.num_node_features >>> 1433 dataset 中仅包含一张无向的、表示论文引用关系的图。 data = dataset[0] >>> Data(edge_index=[2, 10556], test_mask=[2708],train_mask...
BAMultiShapesDataset 是用于评估图分类可解释性算法的综合数据集 [10]。给定三个原子图案,即房屋 (H)、车轮 (W) 和网格 (G),BAMultiShapesDataset 包含 1,000 个 Barabasi-Albert 图,其标签取决于原子图案的附件,如下所示: BAMultiShapesDataset 中的类取决于原子图案的存在 数据集是预先计算的,以便与官方实...
NormalizeFeatures()) data = dataset[0] data.train_mask = data.val_mask = data.test_mask = data.y = None data = train_test_split_edges(data) class VariationalGCNEncoder(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(VariationalGCNEncoder, self).__init__() ...
Pytorch教程 4 深度学习第一个入门案例 平凡的久月 950 4 小白也能听懂的人工智能课,入学不亏! 零基础学AI Pytorch教程 1 Pytorch学习路线梳理 平凡的久月 3688 15 图神经网络项目实战 5 GNN+LSTM模型StemGNN 数据组织 Pytroch Dataset DataLoader 平凡的久月 4137 10 Pytorch教程 3 二十分钟学会Git 平凡...
dataset = KarateClub() print(f'Dataset: {dataset}:') print('===') print(f'Number of graphs: {len(dataset)}') print(f'Number of features: {dataset.num_features}') print(f'Number of classes: {dataset.num_classes}') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7...
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
参考官方教程 import os import torch import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn from torch_geometric.datasets import Planetoid import torch_geometric.nn as pyg_nn # load dataset def get_data(folder="node_classify/cora", data_name="cora"): dataset = Planetoid(root=folder, name=da...
PyG内置了大量常用的基准数据集,下面我们以PyG内置的Planetoid数据集为例,来学习PyG中图数据集的表示及使用 code11 code12 展示一个简单的GCN模型构造和训练过程,没有用到Dataset和DataLoader,我们将使用一个简单的GCN层,并在Cora数据集上实验。 code13 4.作业 code14 code15...
len(dataset) 相当于返回图的数量,毕竟Dataset就是很多Data,就可以通过切片获取其中的Data num_class 数据集中的类数 num_features 或 num_node_features 每个节点上的特征维度 shuffle(return_perm: bool = False) 随机排序;等价于 torch.randperm(len(dataset)) ...
@torch.no_grad()definference(self, x_all, subgraph_loader):pbar = tqdm(total=len(subgraph_loader.dataset) *len(self.convs))pbar.set_description('Evaluating')# Compute representations of nodes layer by layer, using *all*# available edges. This leads to faster computation in contrast to# ...