PyG中的数据集Cora等
https://blog.csdn.net/weixin_34570232/article/details/114452066
数据集
PyTorch Geometric已经包含有很多常见的基准数据集，包括：
Cora：一个根据科学论文之间相互引用关系而构建的Graph数据集合，论文分为7类：Genetic_Algorithms，Neural_Networks，Probabilistic_Methods，Reinforcement_Learning，Rule_Learning，Theory，共2708篇；
Citeseer：一个论文之间引用信息数据集，论文分为6类：Agents、AI、DB、IR、ML和HCI，共包含3312篇论文；
Pubmed：生物医学方面的论文搜寻以及摘要数据集。
以及网址中的数据集等等。
初始化这样的一个数据集也很简单，会自动下载对应的数据集然后处理成需要的格式，例如ENZYMES dataset (覆盖6大类的600个图，可用于graph-level的分类任务)：
from torch_geometric.datasets import TUDataset
dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES')
>>> ENZYMES(600)
len(dataset)
>>> 600
dataset.num_classes
>>> 6
dataset.num_node_features
>>> 3
对于其中的第一个图，可以这样取得：
data = dataset[0]
>>> Data(edge_index=[2, 168], x=[37, 3], y=[1])
#可以看出这个图包含边168/2=84条，节点37个，每个节点包含三个特征
data.is_undirected()
>>> True
再看一个node-level的数据集
from torch_geometric.datasets import Planetoid
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')
>>> Cora()
#可以看到这个数据集只有一个图
len(dataset)
>>> 1
dataset.num_classes
>>> 7
dataset.num_node_features
>>> 1433
#train_mask
data = dataset[0]
>>> Data(edge_index=[2, 10556], test_mask=[2708],
train_mask=[2708], val_mask=[2708], x=[2708, 1433], y=[2708])
#用来训练的数据量
data.train_mask.sum().item()
>>> 140
#用来验证的数据量
data.val_mask.sum().item()
>>> 500
#用来测试的数据量
data.test_mask.sum().item()
>>> 1000
完整示例
下面再来看一个完整的例子：
import torch
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
#数据集加载
from torch_geometric.datasets import Planetoid
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')
#网络定义
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(dataset.num_node_features, 16)
self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)
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)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = Net().to(device)
data = dataset[0].to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)
#网络训练
model.train()
for epoch in range(200):
optimizer.zero_grad()
out = model(data)
loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])
loss.backward()
optimizer.step()
#测试
model.eval()
_, pred = model(data).max(dim=1)
correct = float(pred[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]).sum().item())
acc = correct / data.test_mask.sum().item()
print('Accuracy: {:.4f}'.format(acc))
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「Vanessa Chen」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34570232/article/details/114452066
https://blog.csdn.net/weixin_39617497/article/details/111614670