https://chrsmrrs.github.io/datasets/docs/datasets/这是TUDdataset的连接通过“/tmp/AIDS”选择想要的数据集。 fromtorch_geometric.datasetsimportTUDatasetdataset=TUDataset(root='/tmp/AIDS',name='AIDS')#下载数据data=dataset#TUDataset数据集data1=dataset[0]#第一个图数据data>>AIDS(2000)#AIDS这个数据集有...
这里相比于原始的 x+edge_index 的表示方法,face 矩阵的高度是3,需要进行一些转换才可以使用原始的表示方法,不过 PyG 的Data 类当中,已经支持了这种表示方法,你可以使用如下的代码来描述一个表示3D 模型的图: # pos : n x 3pos=torch.tensor([[0,0,0],[0,1,0],[0,0,1]])# face : 3 x face_n...
features = torch.tensor(data.x, dtype=torch.float) #将目标标签矩阵转换为PyTorch的Tensor对象 labels = torch.tensor(data.y, dtype=torch.long) ``` 通过以上代码,我们可以加载Cora数据集,并将其转换为PyTorch的Tensor对象,方便后续的训练和评估。 四、总结 本文介绍了torch_geometric.datasets的使用方法以及常...
geometric.data和类torch_geometric.data.Data弄混了。Data类具有属性from_dict/to_dict，但data模块没有...
首先,需要确认torch_geometric.data.data模块中是否存在名为dataedgeattr的属性。从参考信息[@1@]和[@2@]中可以看到,问题中的属性名可能是一个拼写错误。实际上,应该是DataEdgeAttr,这是一个在torch_geometric中定义的类,用于表示图的边属性。 检查版本兼容性: 由于torch_geometric和pytorch的版本更新可能会影响某些...
element) for element in dataset]个 其中change_element返回一个新的Data元素，如问题中所述。
把 torch_geometric.data.Data 多张Data类图对象拼接成一个batch,其目的是批量化处理多张图,如图所示。 代码实例: import torch from torch_geometric.data import Data from torch_geometric.data.batch import Batch edge_index_s = torch.tensor([ [0, 0, 0, 0], [1, 2, 3, 4], ]) x_s = ...
fordataindataloader:# 将数据传入设备(CPU或GPU)data=data.to(device)# 进行模型的前向传播out=model(data.x,data.edge_index)# 计算损失和反向传播loss=criterion(out[data.train_mask],data.y[data.train_mask])loss.backward()optimizer.step()
python -m torch_geometric.datasets.convert.aminer --source_raw_dir=data/AMiner/Paper --output_dir=data/AMiner/Paper/processed 这个命令将在data/AMiner/Paper/processed目录中生成 PyG 格式的数据集。 3. 使用 PyG 加载数据集 现在,可以使用 PyG 中的torch_geometric.datasets模块中提供的方法加载数据集了。
转换(Transforms)是 torchvision 中转换图像和进行数据增强的常用方法。PyTorch Geometric 也包含自己的转换,它以Data对象作为输入并返回一个新的转换后的Data对象。可以使用 torch_geometric.transforms.Compose 将转换链接在一起,并在将已处理的数据集保存到磁盘之前(pre_transform)或者访问数据集中的图之前应用变换操作。