【GNN】第二章 PyG中的图与图数据集

最新推荐文章于 2023-09-26 11:34:40 发布
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#人工智能 #机器学习

本文深入探讨PyG中的Data类和Dataset类，介绍如何定义图数据的属性和方法，包括Data对象的转换操作。同时，文章提供了一个作业，要求继承Data类来实现一个表示"机构-作者-论文"网络的类。此外，还讨论了PyG数据集的使用，特别是Planetoid数据集的下载问题和解决办法。

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本文参考自datawhale2021.6学习：图神经网络
PyG的安装：Installation of of PyTorch Geometric

【GNN】第一章 图论基础

本章目录

1 Data类：PyG中的图

Data类官方文档

1.1 属性和方法

  • 定义：这里只定义了4个属性；指定额外参数可以使data类有其他属性
class Data(object):

    def __init__(self, x=None, edge_index=None, edge_attr=None, y
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使用PyG创建自定义图数据集
HnrzLinux的博客
09-26 282
PyG（PyTorch Geometric）是一个用于处理图数据的Python库，它提供了创建和处理图数据集的功能。的自定义数据集类，并实现了必要的方法。最后，我们实例化了自定义数据集类，并展示了如何访问和使用图数据。通过使用PyG的强大功能，我们可以轻松地创建和处理自定义的图数据集，以供图神经网络模型的训练和评估使用。上述示例只是一个简单的示范，你可以根据自己的需求和数据集的特点来自定义更复杂的图数据集类。的自定义数据集类，并实现了必要的方法。方法中，我们调用了父类的构造函数，并传递了。
PyG内置常见图数据集一览表
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01-31 1316
常见的图任务中使用的数据集，在PyG的数据集接口中都有提供，可以根据自己的任务来选择合适的数据集使用
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09-09 834
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C橘子
12-28 5491
使用PyG创建自己的图数据集~
图卷积神经网络笔记——第五章：（2）基于PyG库构造自己的数据集&查阅其他GCN方法
Ma Sizhou
07-24 6624
上一小节: 链接. 这一小节看基于PyG库构造自己的数据集和查阅其他GCN方法 目录一、构造自己的数据集 一、构造自己的数据集
【GNN】第三章 消息传递范式与PyG的MessagePassing基类
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1 消息传递范式 消息传递范式是一种聚合邻接节点信息来更新中心节点信息的范式，它将卷积算子推广到了不规则数据领域，实现了图与神经网络的连接 消息传递神经网络（MPNN）是一种框架，其前向传递有两个阶段：消息传递阶段（Message Passing）、读出阶段（Readout），这里先介绍消息传递阶段 1.1 消息传递的三个函数 三个函数分为： 各边要传递的消息的创建 ϕ\phiϕ、消息聚合 □\square□ 、节点表征的更新 γ\gammaγ 三个步骤 对三个函数的要求： 要求上述三个函数均可微
【GNN】第五章 构造数据完全存于内存的数据集类InMemoryDataset
m0_59247846的博客
06-27 1765
本章目录1 InMemoryDataset基类1.1 该基类的作用1.2 传入的参数1.3 继承时需要实现的四个基本方法1.4 继承后生成对象的运行流程1.5 一个生成对象的例子 1 InMemoryDataset基类 InMemoryDataset 它是继承Dataset基类的，Dataset基类将见后面第十章 1.1 该基类的作用 对于占用内存有限的数据集，我们可以将整个数据集的数据都存储到内存里 PyG可以方便地构造数据完全存于内存的数据集类：InMemory数据集类 1.2 传入的参数 clas
PYG(Pytorch Geometric)中文说明书——第3章TUTORIALS
qq_37415491的博客
08-02 1957
本文为pyg官网的中文翻译（官方原版链接 https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/），并加入了一些其他网上大佬和自己的理解。如有翻译理解不当之处还请各位多多指出，非常感谢！ 3.1Creating Message Passing Networks 将卷积算子推广到不规则域通常表示为邻域聚合或消息传递方案。用表示第（k-1）层中节点 i 的特征，表示节点 j 到节点 i 的(可选)边缘特征，消息传递图神经网络可以描述为 其中表示一个可微的，排列
【GNN】第四章 节点表征学习与节点分类任务（理论+调包实操）
m0_59247846的博客
06-23 2839
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图神经网络的ImageNet？斯坦福大学等开源百万量级OGB基准测试数据集 在满是「MNIST」这样的小数据里，图神经网络也需要「ImageNet」这样的大基准？近日，斯坦福大学的 Jure Leskovec 教授在 NeurlPS 2019 大会演讲中宣布开源 Open Graph Benchmark，这是迈向图神经网络建模统一基准的重要一步。 转载： 公众号机器之心https://zhuanlan.zhihu.com/p/98901680 公众号 图神经网络是近来发展较快的机器学习分支领域。.
Python-用于半监督分类的图形卷积网络GCN的PyTorch实现
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用于半监督分类的图形卷积网络（GCN）的PyTorch实现
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转载 目录 系统需求 PyTorch Geometric 基础知识 Data 类 Dataset DataLoader MessagePassing 示例：SageConv 示例：RecSys Challenge 2015 数据预处理 Preprocessing 创建 Dataset 创建图网络（Graph Neural Network） 训练 Validation 训练结果(测试) 系统需求 要求至少安装 PyTorch 1.2.0 版本。 $ python -c "
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03-28 7758
PyTorch Geometric库中虽然已经包含自带的数据集如 Cora 等，但有时我们也需要用户个人数据创建自己的数据集进行一些数据研究。**当然博主也建议大家若是第一次使用PyTorch Geometric库可以先使用其自带的数据集进行理解，再创建自己的数据集做到灵活运用。*
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发现问题，并解决问题，批判性思维
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文章目录第一部分：开篇为什么要在图上进行深度学习？问题的分类将神经网络应用于图的挑战参考资料第二部分：简单图论图结构数据一、图的表示二、图的属性三、图的种类四、图结构数据上的机器学习五、应用神经网络于图面临的挑战六、结语参考资料第三部分：Data类——PyG中图的表示及其使用转`dict`对象为`Data`对象Data对象转换成其他类型数据获取`Data`对象属性设置`Data`对象属性获取`Data`对象包含的属性的关键字对边排序并移除重复的边`Data`对象的其他性质作业第四部分：Dataset类——P
动手学PyG(二)PyG中包含的常用Benchmark数据集
ln_guangchen的博客
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未完待续
【PyG】DATA（torch_geometric.data.Data ）之学习
devil_son1234的博客
06-19 1003
在Data里包含了样本的 label，这意味和 PyTorch 稍有不同，在PyTorch中，我们重写Dataset的__getitem__()，根据 index 返回对应的样本和 label；在 PyG 中，我们使用的不是这种写法，而是在get()函数中根据 index 返回torch_geometric.data.Data类型的数据，在Data里包含了数据和 label；在实际的应用场景中，图的形式多种多样，单纯的使用 x 和 edge index 是无法描述这众多的图结构的；存储节点的坐标，形状是。
使用PyG实现基于GCN的图分类任务
最新发布
PlHtml的博客
09-26 504
在这篇文章中，我们将使用PyG（PyTorch Geometric）库来实现基于图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）的图分类任务。我们通过定义GCN模型、加载数据集、训练模型和评估性能的步骤，完成了一个完整的图分类流程。Planetoid是一个常用的图数据集，包含三个图分类任务：Cora、CiteSeer和PubMed。通过运行上述代码，我们可以实现基于GCN的图分类任务。可以根据需要调整模型的超参数，如隐藏层大小、学习率和训练轮数等，以获得更好的性能。
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