edge_index, edge_weight = add_remaining_self_loops(edge_index, edge_weight, 1, x.size(0)) # 2 x (E+N), [E+N] 2.1 Add node's self infomation (value=0) to edge_attr self_loop_edges = torch.zeros(x.size(0), edge_attr.size(1)).to(edge_index.device) # N x edge_dim edg...
人工神经网络通常以分批方式进行训练。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....
而另外的,当你需要对框之间的关系进行建模时,你可以使用edge_index 属性,比如现在我知道这两个框之间在 x 方向的距离是10 , 在y方向的距离是 0 ,你就可以设置如下的edge_attr属性: 3.3 额外的方法 在Data 类当中,还提供了很多额外的方法,这里不在赘述,根据官方文档是能够很快的了解到其中的细节的 3.4 关于s...
其中,edge_index[0]存储源节点的编号,edge_index[1]存储目标节点的编号,edge_attr存储对应边的权重。 2.节点特征矩阵 节点特征矩阵用于存储每个节点的特征向量。在torch_geometric.datasets中,节点特征矩阵通常是一个大小为N× D的二维数组,其中N表示节点数,D表示特征维度。 节点特征矩阵可以包含各种各样的特征,...
(self, edge_attr_cls=DataEdgeAttr) self.__dict__['_store'] = GlobalStorage(_parent=self) if x is not None: self.x = x if edge_index is not None: self.edge_index = edge_index if edge_attr is not None: self.edge_attr = edge_attr if y is not None: self.y = y if pos ...
Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, data): x, edge_index, edge_weight, batch = data.x, data.edge_index, data.edge_attr, data.batch x = F.relu(self.conv1(x, edge_index, edge_weight)) x = self.conv2(x, edge_index, edge_weight) x = global_mean_pool(x, batch)...
op = MetaLayer(EdgeModel(), NodeModel(), GlobalModel()) x, edge_attr, u = op(x, edge_index, edge_attr, u, batch) """ def __init__(self, edge_model=None, node_model=None, global_model=None): super(MetaLayer, self).__init__() self.edge_model = edge_model 26 changes: ...
astr = 'hello' alist = [10, 20, 30] atuple = ('bob', 'tom', 'alice') adict = {'...
- edge_attr:Tensor,Edge weights or multi-dimensional edge features. - num_nodes (int, optional) :The number of nodes, i.e. max_val + 1 of edge_index. (default: None) graclus(edge_index, weight: Optional[torch.Tensor] = None, num_nodes: Optional[int] = None) - 一种贪心聚类算法,...
√ data.edge_index 图形的连通性 [2,num_edges],torch.long √ data.edge_attr 边的特征 [num_edges,num_edge_features] √ data.pos 节点位置信息 [,num_nodes,num_dimensions] √ to_dict() 返回存储的键/值对的字典 √ to_namedtuple() 返回NamedTuple存储的键/值对 √ update() 使用另一个数...