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_...
1.n_id:由于batch_size=2,所以从n_id可知,本次采样的source节点为[1, 0](即为[2, 3, 1, 0]的后两位),根据edge_index=torch.tensor([[0,0,1,2,2,3,3,3,4,4,5,6],[2,3,2,4,5,2,4,5,5,6,1,2]]) 可知1, 0的邻居节点为2, 3 2.adjs.EdgeIndex.edge_index:是根据n_id的节点...
import torchfrom torch_geometric.data import Data 创建一个空的Graph对象edge_index = torch.tensor([[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4]], dtype=torch.long) # 边的连接关系x = torch.tensor([[1, 0], [0, 1], [1, 1], [0, 0]], dtype=torch.float) # 节点特征矩阵y = torch.tensor...
在图神经网络或图数据处理中,edge_index 通常用于表示图中的边,其数据类型应为整数,以便正确地索引图中的节点。 2. 确定问题来源 要解决这个问题,首先需要找到代码中哪一部分将 edge_index 设置为 torch.float32 类型。这通常发生在数据加载或预处理阶段。例如,如果您正在使用 PyTorch Geometric(PyG)库来处理图...
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....
这段代码导入了PyTorch和torch_geometric库以及用于加载图数据集的DataLoader和Planetoid类。 2. 创建数据集 dataset=Planetoid(root='/tmp/Cora',name='Cora') 1. 这里我们使用Planetoid数据集(如Cora)作为示例。root参数指定数据集保存的位置。 3. 定义Dataloader ...
数据转换(transform)在将数据输入到神经网络之前修改数据,这一功能可用于实现数据规范化或数据增强。在此例子中,我们使用NormalizeFeatures进行节点特征归一化,使各节点特征总和为1。其他的数据转换方法请参阅torch-geometric-transforms。 NormalizeFeatures: Row-normalizes node features to sum-up to one(行标准化节点...
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3个节点和3条边的图 edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1], [1, 0, 2], [1, 2, 0]], dtype=torch.long) #创建一个图数据对象 graph_data = Data...
在torch_geometric.datasets中,通常使用COO格式的稀疏矩阵来表示邻接矩阵,即将每个边的两个节点的编号和边的权重存储在两个矩阵中。 例如,对于一个包含N个节点和E条边的图,可以使用两个长度为E的一维数组edge_index和edge_attr来表示图的邻接矩阵。其中,edge_index[0]存储源节点的编号,edge_index[1]存储目标节点...
Here,self.edge_updatejust like a linear layer, or weight, let dim to be emb(out) In the end # x = conv(x, edge_index, edge_attr) print(x) CODE import torch from torch_scatter import scatter_add fromtorch_geometric.nn import MessagePassing ...