2. 如何用PyG 表示多张图(torch_geometric.data.Batch) 3.如何用PyG表示一系列的图(torch_geometric.data.Dataset) 4.如何用PyG加载一个Batch 的图片(torch_geometric.data.DataLoader)、 而本篇文章会包含第一部分 : torch_geometric.data.Data 1 如何表示一张图 在介绍如何用PyG表示一张图之前,首先让我们来...
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...
data.batch[i]的值表示:在该批次中,第i个节点所属的子图的索引号。例如,对于该批次中的第1个Data数据(记为D1),如果与D1相关的节点有n个(n=D1.x.size(0)),那么data.batch[0:n]的值都是0. 对于该批次中的第2个Data数据(记为D2),如果与D2相关的节点有m个(m=D2.x.size(0)),那么data.batch[...
1. 在这段代码中,我们创建了一个Dataloader。参数batch_size指定每批次样本的数量,shuffle用于随机打乱数据,num_workers设置了工作线程的数量。在这个步骤中,num_workers的设置可能会影响死锁的发生。 4. 训练模型 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...
train_batch = next(train_iterator) ``` 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_ba...
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)) ...
from torch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.loader import DataLoader # 加载Cora数据集 dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') # 创建DataLoader实例 data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 迭代数据加载器 for batch in data_loader: # ba...
File "C:\Users\wanyu\anaconda3\envs\graph\lib\site-packages\torch_geometric\nn\data_parallel.py", line 5, in from torch_geometric.data import Batch File "C:\Users\wanyu\anaconda3\envs\graph\lib\site-packages\torch_geometric\data_init_.py", line 1, in ...
data/_utils/fetch.py", line 52, in fetch return self.collate_fn(data) File "/home/em11824/.local/lib/python3.8/site-packages/torch_geometric/loader/dataloader.py", line 19, in __call__ return Batch.from_data_list(batch, self.follow_batch, File "/home/em11824/....
data lightning __init__.py batch.py collate.py data.py database.py datapipes.py dataset.py download.py extract.py feature_store.py graph_store.py hetero_data.py hypergraph_data.py in_memory_dataset.py makedirs.py on_disk_dataset.py remote_backend_utils.py separate.py storage.py summary....