# Create homogeneous graph using PyTorch's Data object data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y) 结果数据对象包含22,470个节点,每个节点由大小为31的特征向量表示,在删除重复项和自循环后,节点之间有171,002条边: >>> Data(x=[22470, 31], edge_index=[2, 171002], y=[22470]) 分割数据...
# Create homogeneous graph using PyTorch's Data object data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y) 结果数据对象包含22,470个节点,每个节点由大小为31的特征向量表示,在删除重复项和自循环后,节点之间有171,002条边: >>> Data(x=[22470, 31], edge_index=[2, 171002], y=[22470]) 分割数据...
# Create homogeneous graph using PyTorch's Data object data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y) 结果数据对象包含22,470个节点,每个节点由大小为31的特征向量表示,在删除重复项和自循环后,节点之间有171,002条边: 代码语言:javascript 复制 >>> Data(x=[22470, 31], edge_index=[2, 171002]...
# Create homogeneous graph using PyTorch's Data object data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y) 结果数据对象包含22,470个节点,每个节点由大小为31的特征向量表示,在删除重复项和自循环后,节点之间有171,002条边: >>> Data(x=[22470, 31], edge_index=[2, 171002], y=[22470]) 分割数据...
Data object Data torch_geometric.data.data.Data: base class for representing a graph 描述同构图的数据对象。数据对象可以保存节点级、链接级和图级属性。一般来说,Data尝试模仿常规 Python 字典的行为。 Data对象的设计灵感来自于Python字典,它允许你像操作字典一样访问和操作图数据的属性。此外,它提供了有用的...
# Create homogeneous graph using PyTorch's Data objectdata = Data(x=x,edge_index=edge_index,y=y) 结果数据对象包含22,470个节点,每个节点由大小为31的特征向量表示,在删除重复项和自循环后,节点之间有171,002条边: >>> Data(x=[22470, 31], edge_index=[2, 171002], y=[22470]) ...
说明:如果数据集包含多种类型的节点或边,则需要创建一个描述异构图的HeteroData数据对象。 第一步是使用pandas读取CSV文件中的节点数据作然后从json文件中提取特征 但是我们导入JSON文件后发现特征向量大小不一致,嵌入的大小从3到31个不等。 一半情况下模型都期望节点属性或特征具有一致的大小,因此我们需要一些特征转操...
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...
Data类的文档:torch_geometric.data.Data Data是PyG中表示图的Python object 3.1 Data attributes Data可含多种attributes,默认attributes为: x (Tensor) - 节点特征矩阵,形状为: [num_nodes, num_node_features] edge_index (LongTensor) - Graph connectivity in COO format (coordinate format)3,形状为 [2, ...
PyG用torch_geometric.data.Data保存图结构的数据,导入的data(这个data指的是你导入的具体数据,不是前面那个torch_geometric.data)在PyG中会包含以下属性 data.x:图节点的属性信息,比如社交网络中每个用户是一个节点,这个x可以表示用户的属性信息,维度为[num_nodes,num_node_features] ...