😺🚀# 9. 更深入的 PyTorch Geometric 功能 在上一节中,猫哥带大家认识了 PyG 的基本使用方法,定义了图数据、卷积操作以及构建了一个简单的图神经网络。PyTorch Geometric 远不止这些,它提供了更多高级功能,帮助我们进行复杂的图结构任务。 接下来,猫哥...
如何用PyTorch Geometric进行节点分类? 基于图的神经网络是强大的模型,可以学习网络中的复杂模式。在本文中,我们将介绍如何为同构图数据构造PyTorch Data对象,然后训练不同类型的神经网络来预测节点所属的类。这种类型的预测问题通常被称为节点分类。 我们将使用来自Benedek Rozemberczki, Carl Allen和Rik Sarkar于2019年...
torch_geometric:主模块 torch_geometric.nn:搭建图神经网络层 torch_geometric.data:图结构数据的表示 torch_geometric.loader:加载数据集 torch_geometric.datasets:常用的图神经网络数据集 torch_geometric.transforms:数据变换 torch_geometric.utils:常用工具 torch_geometric.graphgym:常用的图神经网络模型 torch_geometric...
4、 PyTorch Geometric 这个就是咱们的核心了,说白了就是这里实现了各种图神经网络中的方法 咱们直接调用就可以了:PyTorch Geometric (PyG) library 数据集介绍 可以直接参考其API:https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/modules/datasets.html#torch_geometric.datasets.KarateClub fromtorch_geometric.data...
fromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoidimportnetworkxasnximporttorch_geometricdataset=Planetoid(root="",name="Cora")#将数据保存在当前目录下 加载出的dataset是PyG里实现的一个类,这个类里面包含了K张图。其中,K是由数据集自身决定,这里Cora数据集只有1张图,而像分子图的网络,每个分子就表示1张图,那么K的...
PyTorch Geometric的可解释性模块为图机器学习模型提供了一套完整的可解释性工具[5]。该模块具有以下核心功能: 关键图特性识别— 能够识别并突出显示对模型预测具有重要影响的节点、边和特征。 图结构定制与隔离— 通过特定图组件的掩码操作或关注区域的界定,实现针对性的解释生成。
简介:PyTorch Geometric是PyTorch1的几何图形学深度学习扩展库。本文旨在通过介绍PyTorch Geometric(PyG)中常用的方法等内容,为新手提供一个PyG的入门教程。 1. 可视化 一个教程中提供的可视化函数visualize() %matplotlib inlineimport torchimport networkx as nximport matplotlib.pyplot as plt# Visualization function fo...
PyTorch Geometric中的一个图由的实例描述torch_geometric.data.Data,默认情况下具有以下属性: data.x:具有形状的节点特征矩阵 [num_nodes, num_node_features] 例如上图,有三个节点,每个节点有两个属性,则x大小为[3,2] data.edge_index:具有形状和类型的COO格式的图形连接[2, num_edges]torch.long ...
PyTorch Geometric有一些特定的依赖关系,如果你安装有问题,请参阅其官方文档。 数据准备 我们将使用Cora ML引文数据集。数据集可以通过Torch Geometric访问。 data = tg.datasets.CitationFull(root="data", name="Cora_ML") 默认情况下,Torch Geometric数据集可以返回多个图形。我们看看单个图是什么样子的 ...
pytorch geometric 自定义数据集 目录 1 环境搭建 2 数据集构造 voc格式数据的构造 2.1 labellmg给数据画框得到xml格式文件 2.2 将样本打乱划分训练集等,生成txt文件 2.3 将对应图片名称的txt文件生成指向对应图片路径的txt文件 2.4 将xml格式的标注转化成txt形式的标注...