首先,我们需要安装并导入torch_geometric.datasets库: ```python !pip install torch-geometric 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...
最后装torch-geometric，该包可以单独装，如果官网安装失败 可以使用清华镜像来安装。
download.pytorch.org/wh如果安装不成功,请手动下载安装。4.3 导入数据,数据分组 import torch import numpy as np import scipy.sparse as sp import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import GCNConv,GATConv,SAGEConv from torch_geometric.datasets import Planetoid def encode_onehot(labels):...
train_ds = torchvision.datasets.MNIST('data', train=True, transform=transform, download=True) # 设置dataloader dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=64, shuffle=True) # 返回一个批次的数据 imgs, _ = next(iter(dataloader)) # imgs的大小 imgs.shape 1. 2. 3. 4. ...
torch_geometric.datasets共有2个方法/函数/属性,点击链接查看相应的源代码示例。 1.torch_geometric.datasets.PPI,5个项目使用 2.torch_geometric.datasets.Planetoid(),5个项目使用 注:本文中的示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原...
简介:在torch_geometric.datasets中使用Planetoid手动导入Core数据集及发生相关错误解决方案 一、有两种错误类型,第一种因为需要在github上使用这个链接https://github.com/kimiyoung/planetoid/raw/master/data/ind.cora.x进行下载Core数据集,但是没有vpn打不开下载不了,出现“TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接...
Python中的torch_geometric.datasets数据存储的默认地址 C:\Users\dell\datasets\Coauthor-CS 具体根据自己的电脑自己看
首先,确保你已经安装了torch_geometric库,并且已经导入了必要的模块。 然后,加载你的图数据集,这通常是一个torch_geometric.data.Dataset的实例。 最后,使用DataLoader来创建数据加载器,并指定批量大小和其他参数。 下面是一个使用DataLoader加载图数据的示例代码: python from torch_geometric.datasets import Planetoid fr...
torch_geometric 清华镜像清华镜像源pytorch 步骤目录Pytorch版本的选择设置清华源安装Pytorch验证我们安装的Pytorch并查看GPU\CPU个数卸载我们安装的Pytorch其他注意事项 Pytorch版本的选择1、 如果你要下载安装最新版本的Pytorch,可以在以下链接中使用命令进行安装。 传送门: Pytorch最新版本安装页面.2、如果你要下载安装旧版...
from torch_geometric.datasets import Planetoid def train(model, data, epochs): optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) model.train() for epoch in range(epochs): optimizer.zero_grad() out = model(data) loss = torch.nn.functional.nll_loss(out[data.tr...