在这篇文章中,我将教你如何使用 PyTorch 实现 GCN(Graph Convolutional Network) KNN(K-Nearest Neighbors)模型。GCN 是一种用于图数据的半监督学习方法,它能够对节点进行分类和属性预测。KNN 则是一种无监督学习方法,用于寻找样本之间的相似性。通过结合这两种方法,我们可以进一步提升 GCN 的性能。 准备工作 在开始...
dataset = ShapeNet(root='Airplane', categories=['Airplane'], pre_transform=T.KNNGraph(k=6)) # 进行 KNN 聚类操作 1. 2. 3. 结果: AI检测代码解析 Data(x=[2518, 3], y=[2518], pos=[2518, 3], category=[1]) Process finished with exit code 0 1. 2. 3. 当然,仅仅打印dataset[0]无...
pre_transform=T.KNNGraph(k=6))# dataset[0]: Data(edge_index=[2, 15108], pos=[2518, 3], y=[2518]) 还可以通过transform在一定范围内随机平移每个点,增加坐标上的扰动,做数据增强: importtorch_geometric.transformsasTfromtorch_geometric.datasetsimportShapeNet ...
由于计算机的运算能力有限,多层网络训练困难,通常都是只有一层隐含层的浅层模型,虽然各种各样的浅层机器学习模型相继被提出,在理论分析和应用方面都产生了较大的影响,但是理论分析的难度和训练方法需要很多经验和技巧,随着最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)等算法的相继提出,浅层模型在模型理解、准确率、模型训练等方面...
可以发现,虽然还没有做任何特征提取的工作,但 MNIST 的数据已经呈现出聚类的效果,相同数字之间距离更近一些(有没有想到 KNN 分类器)。我们还可以点击左下方的T-SNE,用 t-SNE 的方法进行可视化。add_embedding方法需要注意的几点: mat是二维 MxN,metadata是一维 N,label_img是四维 NxCxHxW!
SSG 或 SSR 技术。而我的站点则使用了 NextJS 的 SSR 技术。在渲染端预渲染页面时首先会调用 Axios 实例去请求接口。但是有一个问题。在渲染端请求的头部永远是渲染端本身的 User-Agent 和 IP，并不能获取到用户本身的元数据。显然这并不是我们先要期望得到的结果。当然这个情况只发生在首次访问。
kNN-Graph Computes graph edges to the nearestkpoints. Args: x(Tensor): Node feature matrix of shape[N, F]. k(int): The number of neighbors. batch(LongTensor, optional): Batch vector of shape[N], which assigns each node to a specific example.batchneeds to be sorted. (default:None) ...
Added support for the cosine argument in the KNNGraph/RadiusGraph transforms (#4344)Added support graph-level attributes in networkx conversion (#4343)Added support for renaming node types via HeteroData.rename (#4329)Added an example to load a trained PyG model in C++ (#4307)...
还可以通过transform在一定范围内随机平移每个点,增加坐标上的扰动,做数据增强: importtorch_geometric.transformsasTfromtorch_geometric.datasetsimportShapeNetdataset=ShapeNet(root='/tmp/ShapeNet',categories=['Airplane'],pre_transform=T.KNNGraph(k=6),transform=T.RandomTranslate...
此外,可以使用transform参数随机增强数据对象。 importtorch_geometric.transformsasTfromtorch_geometric.datasetsimportShapeNetdataset=ShapeNet(root='/tmp/ShapeNet',categories=['Airplane'],pre_transform=T.KNNGraph(k=6),transform=T.RandomJitter(0.01))dataset[0]>>>Data(edge_index=[2,15108],pos=[2518,3],...