importtorchfromtorch_geometric.dataimportData# 由于是无向图,因此有 4 条边:(0 -> 1), (1 -> 0), (1 -> 2), (2 -> 1)edge_index=torch.tensor([[0,1,1,2],[1,0,2,1]],dtype=torch.long)# 节点的特征x=torch.tensor([[-1],[0],[1]],dtype=torch.float)data=Data(x=x,edge_...
官方仓库:https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric 官方文档:PyG Documentationtorch_geometric.data .Data(同构图)的用法labelnamedescribeshape√data.keys返回属性名列表√data.y真实标签√data.x节点…
import torch_geometric.datasets as datasets ``` 然后,我们可以使用torch_geometric.datasets的相关函数加载和处理图数据集。以Cora数据集为例: ```python cora = datasets.Cora() data = cora[0] #输出图的基本信息 print(data) print(f"Number of nodes: {data.num_nodes}") print(f"Number of edges:...
PyTorch Geometric 通过创建稀疏块对角邻接矩阵(由 edge_index和 edge_attr 定义)并在节点维度上连接特征和目标矩阵,以达到在小型批量数据集上实现并行化的目的。PyTorch Geometric 已经实现了一个自己的 torch_geometric.data.DataLoader 类,它已经处理了连接的过程。torch_geometric.data.Batch 继承自 torch_geometric.d...
在以上代码中,我们使用torch_geometric.data.DataLoader将训练集和测试集转换为可迭代的数据加载器,以便后续的批次训练。通过iter函数,我们创建了两个迭代器train_iterator和test_iterator,用于逐批次地获取数据。最后,我们使用next函数从训练迭代器中获取了一个训练批次train_batch。 除了上述的随机划分方法,torch_geometric...
importtorchfromtorch_geometric.dataimportData# 创建一个有三个节点和三条边的图graph=Data(nodes=['A','B','C'],edges=['A--B','B--C','C--A'])# 使用Pytorch Geometric进行图的查询和分析 在实际应用中,Pytorch Geometric 可以用于处理如社交网络、生物网络等多种类型的图形数据,从而为深度学习和机...
以下是使用torch_geometric的node2vec方法的一个示例: 1.首先,需要导入必要的库: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import node2vec from torch_geometric.data import Data ``` 2.创建一个简单的图数据集: ```python #创建一个包含...
由于 android studio 在建项目时，不会自动识别 so 文件，所以在含有so 文件的项目中，需要在 build....
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import os import time from multiprocessing....