edge_index (LongTensor, optional) – COO格式地去描述图的连接性,[2, num_edges]。也就是记录每条边的头尾实体。edge index在{0,...,num_nodes-1}的范围 edge_attr (torch.Tensor, optional) – 图里边的feature,大小是[num_edges, num_edge_features] y (torch.Tensor, optional) – 具有任意形状的...
PyG的edge index形式是$[(node_1,node_2), (node_1, node_3)...]$这种edge pair。想转换回 邻接矩阵 的形式。
data.edge_index:以 COO 格式表示的边, 形状是 [2, num_edges],类型为 torch.long。COO是用来描述稀疏矩阵的一种方法,简单说就是将矩阵中的非零元素用坐标和值表示出来,为零的元素不表示,以达到节省空间的目的。data.edge_index 中,第一行表示所有边的起点编号,第二行表示边对应的目标节点编号。 data.edge...
edge_index=train_data.edge_index, num_nodes=train_data.num_nodes, num_neg_samples=train_data.edge_label_index.size(1), method='sparse') edge_label_index = torch.cat( [train_data.edge_label_index, neg_edge_index], dim=-1, ) edge_label = torch.cat([ train_data.edge_label, train_...
edge_index=torch.tensor([# 这里表示节点0和1有连接,因为是无向图 # 那么1和0也有连接 # 上下对应着看[0,1,1,2],[1,0,2,1],],# 指定数据类型 dtype=torch.long)# 节点的属性信息 x=torch.tensor([# 三个节点 # 每个节点的属性向量维度为1[-1],[0],[1],])# 实例化为一个图结构的数据 ...
x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = F.relu(x) output = self.conv2(x, edge_index) return output gcn = GCN().to(device) optimizer_gcn = torch.optim.Adam(gcn.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) ...
PyG通过GCNConv实现这一层,可以通过传入节点特征表示x和COO图连接表示edge_index来执行。 有了这些,我们就可以通过在torch.nn.Module类中定义我们的网络架构来创建我们的第一个图形神经网络。 import torch from torch.nn import Linear from torch_geometric.nn import GCNConv ...
x=self.conv1(x,edge_index)x=F.relu(x)output=self.conv2(x,edge_index)returnoutput gcn=GCN().to(device)optimizer_gcn=torch.optim.Adam(gcn.parameters(),lr=0.01,weight_decay=5e-4)criterion=nn.CrossEntropyLoss()gcn=train_node_classifier(gcn,graph,optimizer_gcn,criterion)test_acc=eval_node_...
在PyG中,这通常通过torch_geometric.nn.Node2Vec类来实现,其输入主要包括图的边索引(edge_index)和其他可选参数,如嵌入维度、步长、窗口大小等。 以下是关于PyG实现Node2Vec时输入格式的具体说明: 1. 理解Node2Vec算法和输入格式要求 Node2Vec算法通过模拟节点间的随机游走过程来学习节点的嵌入表示。在PyG中,Node...
def aggregate(self, inputs: Tensor, index: Tensor, ptr: Optional[Tensor] = None, dim_size: Optional[int] = None) -> Tensor: # inputs: (E, D) # index: edge_index_i, namely target index return self.aggr_module(inputs, index, ptr=ptr, dim_size=dim_size, dim=self.node_dim)upda...