智慧的旋风的博客

citeseer数据集的读取和处理惊了，论文里面citeseer数据集的节点数是3327，然而找了一圈，节点数都是3312。。。因为节点的缺失，程序还出现了不少错误。CiteSeer for Document ClassificationCiteSeer数据集包含3312种科学出版物，分为六类之一。引用网络由4732个链接组成。数据集中的每个出版物都用0/1值的词向量描述，该词向量指示字典中是否存在相应的词。该词典包含3703个独特的单词。数据集中的README文件提供了更多详细信息。Downl

cora数据集的读取和处理参考资料：《Cora数据集介绍+python读取》、《图数据集之cora数据集介绍- 用pyton处理 - 可用于GCN任务》。CoraCora数据集包含2708个科学出版物，分为七个类别之一。引文网络由5429个链接组成。数据集中的每个出版物都用0/1值的词向量描述，该词向量指示字典中是否存在相应的词。该词典包含1433个独特的单词。数据集中的README文件提供了更多详细信息。Download Link:https://linqs-data.soe.ucsc.e

搭建GNN环境教程1、创建python=3.6的conda虚拟环境conda create -n env_gnn python=3.62、用conda安装pytorch1.6.0的cpu版本pytorch官网安装命令。conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 -c pytorchimport torch进行检验，没有问题。3、pip安装cpu版本的PyGpytorch-geometric(github项目)。pytorch-geom

anaconda导出为环境变量1、先查看一下anaconda装到哪了官方文档说，mac上一般会装到~/opt下面，果不其然。/Users/chihuixuan/opt/anaconda3/bin/anaconda2、使用vim打开~/.bash_profile文件vim ~/.bash_profile3、使用vim修改配置文件export PATH="/Users/chihuixuan/opt/anaconda3"PATH="$PATH/bin:"4、强制保存退出:wq!5、

更改jupyter的默认工作目录我们想使用自己创建的目录作为jupyter的工作目录。1、查看jupyter配置文件的位置jupyter notebook --generate-config以我的配置文件为例，会返回以下结果：/Users/chihuixuan/.jupyter/jupyter_notebook_config.py2、用vim打开jupyter_notebook_config.pyvim /Users/chihuixuan/.jupyter/jupyter_notebook

前言最近刚入手了一台MacBook Pro 2020，于是就研究了一波如何在macOS Catalina上搭建Python环境。还是怕麻烦，安装了anaconda。但是我发现新版的anaconda3在一些命令方面有一些小小的改动，因此写一篇避坑指南，希望能帮助到您。此外，我还会说一下jupyter上配置虚拟环境的一些命令。anaconda虚拟环境的相关命令1、查看所有虚拟环境及其信息conda info -e2、创建虚拟环境conda create -n env_name python=

keras实现路透社新闻主体的分类参考书目：《Python深度学习》。Just for fun！！！import kerasfrom keras.datasets import reutersimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npUsing TensorFlow backend.1 加载路透社数据集(train_data,train_label),(test_data,test_label)=reuters.load_data(

keras手写数字识别手写数字识别，可以说是机器学习领域的“hello world”。对于初学者来说，这可能是一个很好的案例。程序是在jupyter上面跑的，所以有很多中间结果，参考书目是《Python深度学习》。import kerasfrom keras.datasets import mnistimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npUsing TensorFlow backend.#获取mnist数据集（如果本地没有，会连网