def forward(self, x, batch=None): # 每次都会重新计算KNN近邻图,调用torch_cluster库函数 edge_index = knn_graph(x, self.k, batch, loop=False, flow=self.flow) # 调用父类的forward函数 return super(DynamicEdgeConv, self).forward(x,
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import torch from torch_cluster import knn_graph x = torch.Tensor([[-1, -1], [-1, 1], [1, -1], [1, 1]]) batch = torch.tensor([0, 0, 0, 0]) edge_index = knn_graph(x, k=2, batch=batch, loop=False)编辑于 2021-06-21 19:36 聚类 ...
import torch_geometric.transforms as T from torch_geometric.datasets import ShapeNet dataset = ShapeNet(root='/tmp/ShapeNet', categories=['Airplane'], 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...
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) ...
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 ...
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!
使用KNN进行分类和回归 一般情况下k-Nearest Neighbor (KNN)都是用来解决分类的问题,其实KNN是一种可以应用于数据分类和预测的简单算法,本文中我们将它与简单的线性回归进行比较。...对于每个测试实例,使用邻域来估计响应变量的值。估计可以使用最多k个邻域来进行,超参数控制算法的学习方式;它们不是根据训练数据估计出...
Added an optional batch_size argument to fps, knn, knn_graph, radius and radius_graph (#7368) Added PrefetchLoader capabilities (#7376, #7378, #7383) Added an example for hierarchical sampling (#7244) Added Kùzu remote backend examples (#7298) Added an optional add_pad_mask argument ...
具体地说，我有一个模型：我使用了一些代码，我认为问题是您在同一运行中测量这两种情况的时间。这是我的代码的精简版本，因为你的模型压碎了我的GPU内存：现在