PyG的数据集继承于两个抽象类,torch_geometric.data.Dataset和torch_geometric.data.InMemoryDataset。其中InMemoryDataset是继承于Dataset的,当需要将数据集完整地存入内存的时候使用。 根据torchvision的习惯,每一个Dataset需要制定一个目录用于做处理后数据的存储。在PyG.Dataset中,目录会被拆分成raw_dir、process_dir,...
from torch_geometric.datasets import Planetoiddataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')graph = dataset[0]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...
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') graph = dataset[0] 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...
PyTorchDataset对象, 更多信息移步官网. # Dataset to manage vector to vector dataclassVectorialDataset(torch.utils.data.Dataset):def__init__(self,input_data,output_data):super(VectorialDataset,self).__init__()self.input_data=torch.tensor(input_data.astype('f'))self.output_data=torch.tensor(...
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') graph = dataset[0] 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...
通过 ExplainerDataset 类提供支持,它创建来自 GraphGenerator 的合成图,并随机将 num_motifs 个来自 MotifGenerator 的图案附加到它上面。基于节点和边缘是否属于某个主题的一部分,给出了真实节点级和边缘级可解释性掩码。 目前支持的 GraphGenerator 有: BAGraph:随机 Barabasi-Albert (BA) 图...
更新一波，今天发现PyG有个硬伤，如果是gpu训练，dataset.shuffle()后，loss和评价指标每次训练都不一样...
graph = dataset[0] 1. 2. 3. 4. 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。
与node2vec相比较而言，node2vec是在图的节点级别上进行嵌入，GraphSAGE则是在整个图的级别上进行嵌入。
test_dataset = dataset[540:] >>> ENZYMES(60) 1. 2. 3. 4. 5. 如果你不确定数据集在你划分之前是否已经打乱了,你可以通过运行如下代码来随机置换该数据集: dataset = dataset.shuffle() >>> ENZYMES(600) 1. 2. 这等同于进行: perm = torch.randperm(len(dataset)) ...