torch_geometric.data

时间: 2024-04-16 17:29:51 浏览: 143
torch_geometric.data是一个PyTorch的扩展库，用于处理图形数据。它提供了一组工具，可以轻松地加载、处理和转换各种类型的图形数据，包括节点特征、边缘特征和图形标签等。此外，它还提供了一些常用的图形数据集，如Cora、Citeseer和PubMed等，可以用于测试和评估各种图形学习算法。
相关问题

from torch_geometric.data import Data

Sorry, I am a language model AI and I cannot create/import libraries. However, I can tell you that the `Data` class is a fundamental class in PyTorch Geometric that represents a graph with optional node and edge features. It contains the following attributes: - **x**: a node feature matrix of shape [num_nodes, num_node_features] - **edge_index**: an edge index matrix of shape [2, num_edges] that stores the connectivity of the graph - **edge_attr**: an optional edge feature matrix of shape [num_edges, num_edge_features] - **y**: an optional ground-truth label or target for the graph - **pos**: an optional node position matrix of shape [num_nodes, num_dimensions] that can be used for visualization You can create a `Data` object by passing the above attributes as arguments to the constructor.

from torch_geometric.nn import GCNConv from torch_geometric.data import Data报错

`from torch_geometric.nn import GCNConv` 和 `from torch_geometric.data import Data` 这两行代码是用于导入 PyTorch Geometric（一个基于 PyTorch 的图神经网络库）中的两个模块。 1. `GCNConv`：这是图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）中的一个关键组件，用于实现图数据的卷积操作。在图神经网络中，GCNConv 通常用于学习节点表示，以便在图结构数据上进行分类、回归等任务。 2. `Data`：这是 PyTorch Geometric 中用于存储图数据的类。它包含了图的结构信息（如边索引、节点特征等）以及可能的标签或目标值。当你需要处理图数据时，可以使用这个类来创建图对象，并将其传递给图神经网络模型。 报错可能是因为你没有正确安装 PyTorch Geometric 库或者你的环境配置有问题。你可以尝试使用以下命令安装 PyTorch Geometric： ```bash pip install torch-geometric ``` 如果你已经安装了 PyTorch Geometric，但仍然遇到问题，请检查你的 Python 环境和 PyTorch 版本是否与 PyTorch Geometric 兼容。你可以在 PyTorch Geometric 的官方文档中找到有关兼容性的信息：https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html
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- Torch-Geometric 提供了数据类（Data），用于存储图的节点、边、特征以及额外信息。 - 它还包含了多个预定义的 GNN 层，如 GraphConv、GATConv 和 SAGEConv，这些层可以堆叠起来构建深度模型。 - 库中的 ...
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torch_cluster-1.6.3-cp38-cp38-macosx_11_0_x86_64.whl.zip

实际应用中，torch_cluster可以与其它图神经网络库（如PyG，PyTorch Geometric）结合，构建复杂的GNN模型。 总结，torch_cluster是PyTorch中用于图数据处理的重要工具，其提供的函数可以帮助开发者轻松地实现图上的...

torch_geometric.data.Batch.from_data_list的作用，请举例说明

torch_geometric.data.Batch.from_data_list是PyTorch Geometric库中的一个函数，它用于将一系列数据对象（例如Data对象，这是torch_geometric中的基本数据结构）合并成一个批次（Batch）。这个函数的主要作用...

from torch_geometric.data import InMemoryDataset ModuleNotFoundError: No module named 'torch_geometric'

from torch_geometric.data import InMemoryDataset 请注意，安装torch_geometric库可能需要一些额外的依赖项，如PyTorch和其他科学计算库。如果在安装过程中遇到其他错误，请参考官方文档或相关资源以获取更多...

Unable to get repr for <class 'torch_geometric.data.data.Data'>

这个错误是由于 torch_geometric.data.data.Data 类没有实现 __repr__ 方法，导致无法使用 repr 函数来获取其字符串表示。 torch_geometric.data.data.Data 类是 PyTorch Geometric 库中的一个数据类型，...

Traceback (most recent call last): File "D:\LHH_BSYJ\LP-5\ControlSCD\models\Step_1.py", line 10, in <module> from torch_geometric.nn import GCNConv File "D:\Anaconda3\envs\LINHAIHAN\lib\site-packages\torch_geometric\__init__.py", line 2, in <module> import torch_geometric.nn File "D:\Anaconda3\envs\LINHAIHAN\lib\site-packages\torch_geometric\nn\__init__.py", line 2, in <module> from .data_parallel import DataParallel File "D:\Anaconda3\envs\LINHAIHAN\lib\site-packages\torch_geometric\nn\data_parallel.py", line 5, in <module> from torch_geometric.data import Batch File "D:\Anaconda3\envs\LINHAIHAN\lib\site-packages\torch_geometric\data\__init__.py", line 1, in <module> from .data import Data File "D:\Anaconda3\envs\LINHAIHAN\lib\site-packages\torch_geometric\data\data.py", line 8, in <module> from torch_sparse import coalesce, SparseTensor File "D:\Anaconda3\envs\LINHAIHAN\lib\site-packages\torch_sparse\__init__.py", line 13, in <module> library, [osp.dirname(__file__)]).origin) File "D:\Anaconda3\envs\LINHAIHAN\lib\site-packages\torch\_ops.py", line 573, in load_library ctypes.CDLL(path) File "D:\Anaconda3\envs\LINHAIHAN\lib\ctypes\__init__.py", line 356, in __init__ self._handle = _dlopen(self._name, mode) OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。

print("PyTorch版本:", torch.__version__) print("CUDA可用:", torch.cuda.is_available()) from torch_sparse import SparseTensor row = torch.tensor([0, 1, 0]) col = torch.tensor([1, 0, 0]) sparse_tensor ...

from torch_geometric.data import Data ModuleNotFoundError: No module named timm

当遇到 from torch_geometric.data import Data 导致的 ModuleNotFoundError: No module named timm 错误时，这通常意味着环境中缺少必要的依赖包。具体来说，可能是由于安装过程中某些依赖未被正确处理。 ####...

Import "torch_geometric.data" could not be resolved

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如何导入pytorch库中的torch_geometric.data拓展库

要导入torch_geometric.data拓展库，你需要先安装torch_geometric库。你可以使用以下命令来安装它： pip install torch-geometric 安装完成后，你可以使用以下代码导入torch_geometric.data拓展库：...

报错from torch_geometric.data import DataLoader，应该怎么解决

4. 最后，如果以上方法都不起作用，建议卸载并重新安装 torch_geometric，可以使用命令 "pip uninstall torch-geometric" 来卸载，然后再使用命令 "pip install torch-geometric" 来重新安装。 希望能帮到你解决...

import scipy.io import torch from torch_geometric.data import Data from torch_geometric.nn import GNNExplainer from torch_geometric.utils import to_networkx import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx from edge_index_to_adj_node_edge import edge_index_to_adj_node_edge # 加载 .mat 文件 mat_file = "D:/GNN/wy0303-62OLD/data/data0318/data0318.mat" # 替换为你的 .mat 文件路径 mat_data = scipy.io.loadmat(mat_file) # 提取数据 edge_index = mat_data['edge_index'] # 边的索引 n_s = mat_data['n_s'] # 源节点特征 n_d = mat_data['n_d'] # 目标节点特征 m_s = mat_data['m_s'] # 可能是边特征 m_d = mat_data['m_d'] # 可能是边特征 E = mat_data['E'] # 可能是一些额外的图特征 sc = mat_data['sc'] # 可能是额外的图特征 adj_matrix = edge_index_to_adj_node_edge(edge_index) # 如果存在邻接矩阵 # 转换为 PyTorch 张量 edge_index_tensor = torch.tensor(edge_index, dtype=torch.long) node_features_tensor = torch.cat((torch.tensor(n_s, dtype=torch.float), torch.tensor(n_d, dtype=torch.float)), dim=0) # 处理节点特征（聚合特征维度，得到一个二维张量） node_features_processed = node_features_tensor.mean(dim=(1, 2, 3)) # 你可以根据需要修改此方法 # 创建 PyTorch Geometric 数据对象 data = Data(x=node_features_processed, edge_index=edge_index_tensor) # 加载预训练的模型 model = torch.load('D:/GNN/wy0303-62OLD/best_model.pt') model.eval() # 设置为评估模式 # 选择一个节点进行解释 node_idx = 0 # 选择图中的一个节点进行解释 # 使用 GNNExplainer 进行解释 explainer = GNNExplainer(model, epochs=200) print(f"edge_index type: {type(data.edge_index)}") print(f"edge_index shape: {data.edge_index.shape}") # 在调用 explain_node 时传递所有额外的输入（包括 edge_index） # 这里我们明确传递 edge_index 给模型和 explainer # n_s, n_d, m_s, m_d, E, sc,edge_index,adj_matrix explanation = explainer.explain_node( node_idx, data.x, data.edge_index, m_d=m_d, m_s=m_s, E=E, sc=sc, adj_matrix=adj_matrix, ) # 可视化结果 G = to_networkx(data) # 转换为 NetworkX 图对象 pos = nx.spring_layout(G) # 获取图的布局 # 可视化图 plt.figure(figsize=(8, 8)) nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=500) nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=explanation.edge_mask, edge_color='r'

pos = nx.spring_layout(nx.from_edgelist(data.edge_index.t().numpy()), seed=42) # 添加带权重的边 for (u, v), w in zip(data.edge_index.t().numpy(), edge_mask.numpy()): G.add_edge(u, v, weight=...

# 环境需求：pip install torch torch_geometric import torch import torch.nn.functional as F from torch_geometric.data import Data, Dataset from torch_geometric.nn import GCNConv from torch_geometric.loader import DataLoader # 1. 定义GNN模型 class FaultDetector(torch.nn.Module): def __init__(self, num_features, hidden_dim): super().__init__() self.conv1 = GCNConv(num_features, hidden_dim) self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, 2) # 二分类输出 def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = F.relu(x) x = F.dropout(x, training=self.training) x = self.conv2(x, edge_index) return F.log_softmax(x, dim=1) # 2. 生成模拟数据（实际使用时需替换为真实数据） def generate_sample(): # 节点特征（假设每个节点有5个传感器特征） x = torch.randn(10, 5) # 10个节点，每个节点5个特征 # 边连接（随机生成示例拓扑） edge_index = torch.tensor([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]], dtype=torch.long) # 标签（随机生成示例标签，0表示正常，1表示故障） y = torch.tensor([0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0], dtype=torch.long) return Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y) # 3. 训练参数设置 device = torch.device('cpu') model = FaultDetector(num_features=5, hidden_dim=16).to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 4. 训练循环 def train(): model.train() data = generate_sample().to(device) for epoch in range(100): optimizer.zero_grad() out = model(data) loss = F.nll_loss(out, data.y) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 10 == 0: pred = out.argmax(dim=1) correct = (pred == data.y).sum().item() acc = correct / data.y.size(0) print(f'Epoch {epoch:3d} | Loss: {loss:.4f} | Acc: {acc:.2f}') # 5. 执行训练 if __name__ == "__main__": train()显示这段代码的运行结果

- **评估指标**：计算准确率correct / data.y.size(0) --- ### 关键问题诊断 #### 1. 数据生成问题 - **特征-标签脱节**：当前使用torch.randn生成特征 + 随机标签，缺乏真实关联 - **改进建议**： ...

将PPI数据集加载为3个不同的子集：训练集，验证集和测试集： import torch from sklearn.metrics import f1_score from torch_geometric.datasets import PPI from torch_geometric.data import Batch from torch_geometric.loader import DataLoader, NeighborLoader from torch_geometric.nn import GraphSAGE # Load training, evaluation, and test sets train_dataset = PPI(root=".", split='train') val_dataset = PPI(root=".", split='val') test_dataset = PPI(root=".", split='test') 报错：TypeError: 'weights_only' is an invalid keyword argument for Unpickler()

pip install torch==1.12.0 torch_geometric==2.0.4 # 示例组合 --- ### **验证修复** 重新运行加载PPI数据集的代码： python from torch_geometric.datasets import PPI dataset = PPI(root='/path/to/...

import networkx as nx from neo4j import GraphDatabase from torch_geometric.data import Data # Connect to Neo4j database driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password)) # Define a Cypher query to retrieve nodes and relationships from Neo4j query = """ MATCH (n)-[r]->(m) RETURN id(n) AS source, id(m) AS target, type(r) AS edge_type, labels(n) AS source_labels, labels(m) AS target_labels, properties(n) AS source_props, properties(m) AS target_props """ # Execute the query and retrieve the results with driver.session() as session: results = session.run(query) # Convert the query results to a NetworkX graph graph = nx.MultiDiGraph() for record in results: graph.add_edge(record['source'], record['target'], key=record['edge_type'], source_labels=record['source_labels'], target_labels=record['target_labels'], source_props=record['source_props'], target_props=record['target_props']) # Convert the NetworkX graph to a PyTorch Geometric Data object x = [] edge_index = [] edge_attr = [] for node in graph.nodes(): node_attrs = [] for label in graph.nodes[node]['labels']: node_attrs.append(label) for prop in graph.nodes[node]['source_props']: node_attrs.append(prop) x.append(node_attrs) for source, target, data in graph.edges(keys=True, data=True): edge_index.append([source, target]) edge_attrs = [] for label in data['source_labels']: edge_attrs.append(label) for prop in data['properties']: edge_attrs.append(prop) edge_attr.append(edge_attrs) data = Data(x=torch.tensor(x), edge_index=torch.tensor(edge_index).t().contiguous(), edge_attr=torch.tensor(edge_attr))详细注释

from torch_geometric.data import Data # 连接到Neo4j数据库 driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password)) # 定义一个Cypher查询语句，用于从Neo4j数据库中检索节点和关系。 query = """ ...

现在有两个字典citation_dict与network，citation_dict和network键完全相同，均为作者id，citation_dict的值为作者的引用量，network的值为作者的合作者id，依据 这两个字典，构建学者合作网络图数据集。使用torch_geometric.data.data.Data类型存储图数据，其中每一张图代表一个作者的合作网络，图中的节点为作者id，节点的属性为作者的引用量，图的属性即y，为该图中心作者的引用量，请给出Python代码：

接着，使用 for 循环遍历 network 字典，对于每一个作者，通过创建一个 torch_geometric.data.Data 对象来存储该作者的合作网络。图的边是通过创建两个 torch.tensor 对象存储的，第一个存储的是起点，第二...

好的！我们可以通过Python代码实现一个简化版的基于GIN-PPO算法的调度问题求解器，结合具体实例进行展示。由于RCPSP问题非常复杂，下面是一个简化版的实现框架，我们将展示如何使用图神经网络（GIN）进行特征编码，PPO算法进行决策优化。 1. 安装必要的库 首先，我们需要安装以下库： bash 复制代码 pip install torch torch-geometric gym numpy 2. 定义GIN网络 在RCPSP中，每个活动的调度可以表示为图的节点，节点间的优先关系作为边。我们使用PyTorch和PyTorch Geometric实现图神经网络（GIN）进行特征编码。 python 复制代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import GINConv, global_mean_pool from torch_geometric.data import Data class GIN(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, num_layers=3): super(GIN, self).__init__() self.conv1 = GINConv(nn.Sequential(nn.Linear(in_channels, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 64))) self.conv2 = GINConv(nn.Sequential(nn.Linear(64, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 128))) self.conv3 = GINConv(nn.Sequential(nn.Linear(128, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, out_channels))) self.fc = nn.Linear(out_channels, 1) # Output a scalar value (schedule score or value) def forward(self, x, edge_index, batch): x = F.relu(self.conv1(x, edge_index)) x = F.relu(self.conv2(x, edge_index)) x = self.conv3(x, edge_index) # Node-level features after 3 layers of GIN # Pooling node features to graph-level representation x = global_mean_pool(x, batch) # Final output prediction (i.e., schedule quality or value) x = self.fc(x) return x 3. 定义PPO模型 PPO（Proximal Policy Optimization）是一种基于Actor-Critic的强化学习算法。我们将使用一个简单的MLP作为Actor和Critic网络。 python 复制代码 class ActorCritic(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(ActorCritic, self).__init__() self.actor = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, output_dim), nn.Softmax(dim=-1) # Output a probability distribution over actions ) self.critic = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, 128),

x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = torch.relu(x) x = self.conv2(x, edge_index) graph_feat = self.pool(x, data.batch) return self.actor(graph_feat), self....

解释这段代码：import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

- torch_geometric：用于处理图形数据的库。 首先，定义了一个URL和根目录，用于下载和存储MovieLens数据集。然后，定义了两个函数load_node_csv和load_edge_csv，用于加载节点和边的CSV文件，并将它们转换为...

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根据提供的文件信息，我们可以推断出一系列与“监控进程东东”相关的知识点。这些信息暗示了该工具可能是一个用来监控操作系统中运行的进程的应用程序。以下是对这些知识点的详细说明： ### 标题知识点： 1. **监控进程的意义**：在IT行业中，监控进程是指持续跟踪系统中运行的进程状态和行为。进程监控对于系统管理员和开发人员来说至关重要，它可以帮助他们理解系统在特定时刻的行为，以及在出现问题时快速定位问题所在。 2. **“超级好用”的含义**：这通常意味着该监控工具具有用户友好的界面、高效的性能、详细的进程信息展示以及可能具备自动化问题检测与报告的功能。超级好用还可能意味着它易于安装、配置和使用，即使是对于非技术用户。 ### 描述知识点： 1. **重复强调“超级好用”**：这种表述强调该工具的易用性和高效性，暗示它可能采用了直观的用户界面设计，以及优化过的性能，能够减少系统负载，同时提供快速且精准的进程信息。 2. **监控进程工具的常见功能**：通常包括实时进程列表显示、进程资源使用情况监控（CPU、内存、磁盘I/O、网络活动等）、进程启动和结束的跟踪、进程关联性分析（例如父子关系）、以及可能的进程安全监控。 ### 标签知识点： 1. **“监控”标签**：这个标签明确指出了工具的主要用途，即监控。在IT领域，监控是指使用特定的软件或硬件工具来持续检测和记录系统、网络或应用的性能和可用性。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点： 1. **procexp.chm**：这很可能是一个帮助文件（CHM是Microsoft Compiled HTML Help文件的扩展名），提供了监控进程工具的详细用户指南、使用说明、常见问题解答和功能介绍。CHM文件是将HTML页面、索引和其他资源编译成单一文件的格式，方便用户查阅。 2. **procexp.exe**：这指的是实际的监控进程应用程序的可执行文件。EXE文件是Windows操作系统下的可执行程序文件，用户通过双击它可以启动应用程序。该程序可能包含了用于监控进程的核心功能，比如列出所有运行中的进程，显示它们的详细信息，进行性能分析等。 3. **Eula.txt**：这是一个文本文件，通常包含了最终用户许可协议（End-User License Agreement，EULA）。EULA是供应商和用户之间的法律协议，规定了软件的合法使用条件，包括用户能做什么和不能做什么，以及版权和担保声明。 ### 综合知识点： - **监控进程工具选择标准**：一个优质的监控进程工具应当包括实时更新、多层次的系统信息（如进程树、模块、句柄等）、过滤和搜索功能、安全性高以及对用户行为影响小等特点。 - **监控进程工具在不同场景下的应用**：例如，在开发过程中，开发者可以使用进程监控工具来分析应用程序运行状况，进行性能调优；在安全领域，安全专家可以利用这些工具来发现可疑进程，防止恶意软件的运行。 - **监控进程工具的未来发展**：随着技术的不断进步，监控进程工具也在不断演化，可能会集成更多的智能分析技术，如机器学习算法来预测系统问题，或者提供云平台支持，使得跨区域的进程监控成为可能。 总体来说，上述文件信息所暗示的“超级好用的监控进程东东”可能是一个集多种功能于一身的进程监控工具，它能够帮助用户有效地管理和维护计算机系统，保障其稳定性和安全性。通过提供的文件列表，我们可以得知该工具附带详细的帮助文档，以及用户可能需要的许可协议，这体现了其对用户友好性和专业性的重视。
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【Catalyst 9800无线控制器实战手册】：从故障排查到网络优化的必备技能

# 1. Catalyst 9800无线控制器概述 Catalyst 9800无线控制器是思科公司推出的针对企业级无线网络的管理设备，它负责管理和优化无线网络环境。作为一款无线局域网控制器，9800系列在设计上集成了先进的网络功
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qcustemplot

<think>我们正在处理关于Qt QCustomPlot的使用问题。根据引用内容，QCustomPlot是一个用于Qt的图表库，支持多种图表类型和交互功能。用户询问的是使用问题，可能涉及安装、集成或基本用法。根据引用[1]和[2]，安装QCustomPlot通常需要将头文件和源文件（qcustomplot.h和qcustomplot.cpp）复制到项目目录中，并在项目中包含它们。引用[4]提到，如果是代码方式添加，可以直接声明QCustomPlot对象，并且需要添加printsupport模块（因为QCustomPlot依赖于Qt的打印支持模块）。根据引用[3]，用户可以通过在QtDesig