Cora数据集不能下载

最新推荐文章于 2025-04-15 10:29:52 发布

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本文档解决了Cora数据集下载时遇到的问题，包括源代码中URL错误导致无法正常下载以及下载后文件格式不匹配的问题。通过修改planetoid.py文件中的URL和屏蔽down_load()函数，成功实现数据集的下载和正确读取。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、Cora数据运行下面代码不能正常下载

from torch_geometric.datasets import Planetoid
folder = '"node_classify/cora"'
dataset = Planetoid(root=folder, name=data_name,
                        transform=T.NormalizeFeatures())

原因：
在planetoid.py源代码文件中

url

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【PYG】使用 Planetoid 类和手动下载Cora数据集

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手动下载数据集和使用 PyTorch Geometric 中的Planetoid。

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解决无法下载Cora数据集问题

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torch_geometric不能下载cora数据集

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torch_geometric不能下载cora数据集 原因在于url不对了，按住Ctrl点击Planetoid进入其源码第48行可以看到url 将url中的raw改为tree即可重新运行代码，数据集开始下载了

手动下载导入Cora数据集

banxia优快云的博客

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手动导入cora数据

cora数据集、含图卷积训练代码

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《Cora数据集与图卷积网络训练代码详解》在机器学习领域，尤其是在图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的研究中，Cora数据集是一个常被引用的标准基准。Cora数据集主要用于文献分类任务，它包含了2708篇...

GCN节点分类Cora数据集

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《GCN在Cora数据集上的节点分类应用详解》 GCN，全称为Graph Convolutional Network，是一种在图结构数据上进行深度学习的方法，它借鉴了卷积神经网络（CNN）的思想，将卷积运算扩展到了非欧几里得空间，即图数据。...

Cora数据集（Cora 数据集由机器学习论文组成,是近年来图深度学习很喜欢使用的数据集 ）

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图机器学习开始布置作业了，第一个作业是Node classification，...运用的数据集为Cora。数据集，再次记录一下。助教给的Demo中数据集的格式为： cora->下一级有三个文件，分别为：cora.cites, cora.content, README

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参考：https://www.jianshu.com/p/67137451b67f https://blog.youkuaiyun.com/yyl424525/article/details/100634211 https://www.jianshu.com/p/ad528c40a08f 参考：kipf 半监督文章。 adj, features, y_train, y_val, y_test, train_m...

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PyG的Planetoid无法直接下载Cora等数据集的解决方法

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cora数据集下载

03-26

### 如何下载和使用 Cora 数据集 #### 下载 Cora 数据集 Cora 数据集可以从加州大学圣克鲁兹分校 (UCSC) 提供的链接中获取。可以通过以下 URL 访问并下载该数据集的压缩包[^1]： ```plaintext https://linqs-data.soe.ucsc.edu/public/lbc/cora.tgz ``` 解压后的文件夹包含三个主要文件：`cora.cites`, `cora.content`, 和 `README` 文件[^3]。 - **`cora.content`**: 这是一个表格文件，每行对应一篇论文的数据。它包含了论文的唯一 ID、长度为 1433 的二进制特征向量以及所属类别标签。 - **`cora.cites`**: 表示论文之间的引用关系，其中每一行包含两个论文 ID，分别表示被引用的论文和引用它的论文。 - **`README`**: 描述了数据集中各个字段的具体含义及其用途。 #### 使用 PyTorch Geometric 加载 Cora 数据集 为了简化操作流程，可以利用 Python 库 `PyTorch Geometric` 来加载和预处理 Cora 数据集。以下是具体实现方法[^2]: 安装必要的依赖库： ```bash pip install torch_geometric ``` 通过以下代码片段可以直接从互联网上自动下载并加载 Cora 数据集到指定目录 `/tmp/Cora` 中: ```python from torch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.transforms import NormalizeFeatures dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora', transform=NormalizeFeatures()) data = dataset[0] print(data) ``` 如果已经手动下载好数据集，则需将其放置于本地路径下，并调整参数中的 `root` 值指向实际存储位置[^4]: ```python dataset = Planetoid(root='datasets/', name='Cora') data = dataset[0] print(data) ``` 上述代码会完成以下几个任务： 1. 自动检测是否存在缓存副本；如果没有则重新拉取最新版本； 2. 将节点属性标准化至单位范数范围以便后续训练过程更加稳定高效； 3. 返回整个图结构作为单个对象实例供进一步分析建模之用。 --- ### 注意事项当尝试运行以上脚本前，请确认已成功配置好支持 GPU 或 CPU 版本的 PyTorch 环境，并确保网络连接正常以允许远程资源访问请求发生时不会中断服务端响应机制造成失败情况出现。