加载图数据集 MindSpore提供的mindspore.dataset模块可以帮助用户构建数据集对象，分批次地读取文本数据。 图的概念 通常一个图（graph) G是由一系列的节点(vertices) V以及边（eage）E组成的，每条边都连接着图中的两个节点，用公式可表述为：G = F(V, E)，简单的图如下所示。 图中包含节
1 前言 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。在数据集中，论文被分为以下七类之一： 基于案例 遗传算法 神经网络 概率方法 强化学习 规则学习 理论 论文的选择方式是，在最终语料库中，每篇论文至少引用一篇论文或被至少一篇论文引用（即至少有
三个解决方式简介： 修改raw.githubcontent.com在hosts中对应的IP地址手动从GitHub或gitee下载数据，放到对应文件目录位置；或者用Python拉数据下来修改torch_geometric源代码 以下是对这些解决方式的详细介绍（仅以Cora为例，其他数据集不再赘述）： 如果顺利的话，应该只需要执行类似这样
近日，一个关于图注意力网络可视化的项目吸引了大批研究人员的兴趣，上线仅仅一天，收获 200+ 星。该项目是关于用 PyTorch 实现的图注意力网络(GAT)，包括易于理解的可视化。项目地址：https://github.com/gordicaleksa/pytorch-GAT在正式介绍项目之前，先提一下图神经网络（GNN）。GNN 是一类基于
图神经网络-图采样学习笔记 目录 Cora数据集 训练集 测试集 验证集 为什么要图采样 什么是图采样 GraphSAGE (SAmple & aggreGatE) 邻居采样 邻居聚合 节点预测 标签分类 邻居采样优点 PinSAGE (SAmple & aggreGatE) Cora数据集 cora.cites格式： 35 1033 35 10
节点分类任务中的引文网络benchmark 参考： 《A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks》《Graph Representation Learning》 引文网络及其数据集 引文网络由论文、作者及其引用关系组成。在引文网络中，论文（节点）通过引用关系（边）相互链接，这些论文需要被分为不同的组/类别
from torch_geometric.datasets import Planetoid import torch 把这里一改就可以实现Citeseer和Pubmed数据集了。 dataset_cora = Planetoid(root='./cora/',name='Cora') print(dataset_cora) Cora() import torch import torch.nn as nn from torch_geometric.nn im
发现PyG已经有了封装好的数据加载、预处理模块了。感觉自己之前处理Cora、Citeseer、Pubmed都白搞了。所以现在我决定站在巨人的肩膀上
