😺🚀# 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...
target_dataset = 'ogbn-arxiv'#我们将把ogbn-arxiv下载到当前示例工程的'networks'文件夹下dataset = PygNodePropPredDataset(name=target_dataset, root='networks')1.2.其中，dataset变量是一个名为PygNodePropPredDataset的类的实例，该类特定于OGB库。要将该数据集作为可在Pyrotch Geometric上使用的数据类...
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...
importtorchfromtorch_geometric.dataimportInMemoryDataset"""创建 MyOwnDataset 类,继承自 InMemoryDataset"""classMyOwnDataset(InMemoryDataset):def__init__(self,root,transform=None,pre_transform=None):super(MyOwnDataset,self).__init__(root,transform,pre_transform)self.data,self.slices=torch.load(self...
PyTorch Geometric是建立在Pytorch之上的库。可以用来编写和训练图神经网络,支持许多与图数据相关的功能。 1.加载图数据 以Cora数据集为例,展示加载数据集的过程。当然也可以选择创造自己的数据集。 Cora数据集是图神经网络相关论文中经典的数据集,通常用来做节点的分类任务。它表示一个引文网络,每个节点代表一篇论文,节...
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是PyTorch的一个扩展库,专门用于图神经网络的研究和应用。它提供了丰富的图神经网络模型、算法和工具,使得研究人员可以更加方便地进行图神经网络的开发和实验。三、经典模型实现 Graph ConvolutionGraph Convolution是一种基本的图神经网络模型,它将节点的特征通过邻接矩阵进行聚合,从而得到更新后的节点特征...
本文比较了Deep Graph Library (DGL) 和 PyTorch Geometric 这两个图神经网络,以帮助你选择适合团队的GNN库。 二、图神经网络比较DGL 与 PyTorch Geometric 什么是基于图的深度学习?一般来说,图是由边和节点连接形成的系统,而节点则具有某种内部状态,通过连接节点的边所定义的当前节点与其他节点的关系来修改,同时这...
该数据集包含22,470个Facebook页面,按主题分为四类。由不同大小的特征向量表示。数据集还包含Facebook pages 上跟随其他page的信息。网络中有171,992个链接或边。 数据集 第一步是从URL下载数据集。如果手动下载也是可以的,我们这里是为了方便演示 wget https://snap.stanford.edu/data/facebook_large.zip ...
深度学习环境之Pytorch和torch_Geometric的搭建 1. Pytorch 和 PyG Pytorch和PyG是深度学习的python环境,后者用于图处理。其主要特点如下: ①需要与cuda(NVIDIA)配合,必须先装载cuda。 ②cuda,pytorch,pytorch_geometric三者之间版本依赖精密,必须属于同一套版本。