dataset=Planetoid(root=r'./tmp/cora',name="Cora")print(dataset[0])#输出为Data(x=[2708, 1433], edge_index=[2, 10556], y=[2708], train_mask=[2708], val_mask=[2708], test_mask=[2708])#图一共有2708个节点,每个节点的特征有1433的维度,edge_index代表一共有10556条边,y代表目标的值,...
fromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoiddataset=Planetoid(root='/tmp/Cora',name='Cora')datasetprint(len(dataset[0].y))print(dataset[0]) 2 实现二层的GCN ,之前的layer不需要做了,即可以直接调用卷积层 构造函数定义了两个GCNConv层,它们在我们网络的前向传递中被调用。请注意,非线性没有集成在conv调...
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') >>> Cora() 由于是node-focused的任务,暂不考虑transforms和dataloader 实现两层GCN import torch import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import GCNConv class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__...
Cora - 基准数据集 Cora数据集是一个论文引用网络数据，包含2708篇科学论文。图中的每个节点代表一篇论文，如果一篇论文引用另一篇论文，则有节点间有一条边相连。我们使用PyG (Pytorch Geometric)来实现GCN, GCN是GNN的流行库之一。Cora数据集也可以使用PyG模块加载:from torch_geometric.datasets import Planetoid...
我们使用PyG (Pytorch Geometric)来实现GCN, GCN是GNN的流行库之一。Cora数据集也可以使用PyG模块加载: from torch_geometric.datasets import Planetoid dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') graph = dataset[0] Cora数据集来源...
我们使用PyG (Pytorch Geometric)来实现GCN, GCN是GNN的流行库之一。Cora数据集也可以使用PyG模块加载: from torch_geometric.datasets import Planetoid 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...
Cora - 基准数据集 Cora数据集是一个论文引用网络数据,包含2708篇科学论文。图中的每个节点代表一篇论文,如果一篇论文引用另一篇论文,则有节点间有一条边相连。 我们使用PyG (Pytorch Geometric)来实现GCN, GCN是GNN的流行库之一。Cora数据集也可以使用PyG模块加载: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
dataset = Planetoid(root='./tmp/Cora',name='Cora') print((dataset[0].train_mask).sum()) print((dataset[0].test_mask).sum()) print((dataset[0].val_mask).sum()) print(dataset[0]) 获取模型 import torch import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import GCNConv, SAGE...
我们使用PyG (Pytorch Geometric)来实现GCN, GCN是GNN的流行库之一。Cora数据集也可以使用PyG模块加载: AI检测代码解析 from torch_geometric.datasets import Planetoid dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') graph = dataset[0] 1.
dataset = Planetoid(root='/path/to/dataset', name='Cora', transform=T.NormalizeFeatures())data= dataset[0] print(data) AI代码助手复制代码 定义GCN模型 在定义PyG的GCN网络之前,需要定义Convolutional Layer,这个层以邻接矩阵A作为输入,通过权重权值矩阵W来散播消息,并输出一个新特征向量。