【PYG】使用datalist定义数据集,创建一个包含多个Data对象的列表并使用DataLoader来加载这些数据
为了使用你提到的封装方式来创建一个包含多个 Data
对象的列表并使用 DataLoader
来加载这些数据,我们可以按照以下步骤进行:
- 创建数据:生成节点特征矩阵、边索引矩阵和标签。
- 封装数据:使用
Data
对象将这些数据封装起来。 - 使用
DataLoader
:确保批次数据的形状符合期望。
具体步骤
1. 创建数据
首先,我们创建节点特征矩阵、边索引矩阵和标签数据。
import torch
from torch_geometric.data import Data
from torch_geometric.loader import DenseDataLoader # 更新导入路径# 参数设置
num_samples = 100 # 样本数
num_nodes = 10 # 每个图中的节点数
num_node_features = 8 # 每个节点的特征数# 生成数据
features = [torch.randn((num_nodes, num_node_features)) for _ in range(num_samples)]
labels = [torch.randn((num_nodes, 1)) for _ in range(num_samples)]
adj_matrix = torch.zeros((num_nodes, num_nodes), dtype=torch.float)
for i in range(num_nodes):adj_matrix[i, (i + 1) % num_nodes] = 1adj_matrix[(i + 1) % num_nodes, i] = 1
print(adj_matrix)
2. 封装数据
使用 Data
对象将每个样本的数据封装起来。
data_list = [Data(x=features[i], adj=adj_matrix, y=labels[i]) for i in range(num_samples)]
3. 使用 DataLoader
# 创建 DataLoader
loader = DenseDataLoader(data_list, batch_size=32, shuffle=True)# 从 DenseDataLoader 中获取一个批次的数据并查看其形状
for data in loader:print("Batch node features shape:", data.x.shape) # 期望输出形状为 (32, 10, 8)print("Batch adjacency matrix shape:", data.adj.shape) # 期望输出形状为 (32, 10, 10)print("Batch labels shape:", data.y.shape) # 期望输出形状为 (32, 10, 1)break # 仅查看第一个批次的形状
总结
- 生成数据:我们生成了包含节点特征、边索引和标签的样本数据。
- 封装数据:我们使用
Data
对象将每个样本的数据封装起来。
完整代码
import torch
from torch_geometric.data import Data
from torch_geometric.loader import DenseDataLoader # 更新导入路径# 参数设置
num_samples = 100 # 样本数
num_nodes = 10 # 每个图中的节点数
num_node_features = 8 # 每个节点的特征数# 生成数据
features = [torch.randn((num_nodes, num_node_features)) for _ in range(num_samples)]
labels = [torch.randn((num_nodes, 1)) for _ in range(num_samples)]
adj_matrix = torch.zeros((num_nodes, num_nodes), dtype=torch.float)
for i in range(num_nodes):adj_matrix[i, (i + 1) % num_nodes] = 1adj_matrix[(i + 1) % num_nodes, i] = 1
print(adj_matrix)data_list = [Data(x=features[i], adj=adj_matrix, y=labels[i]) for i in range(num_samples)]# 创建 DataLoader
loader = DenseDataLoader(data_list, batch_size=32, shuffle=True)# 从 DenseDataLoader 中获取一个批次的数据并查看其形状
for data in loader:print("Batch node features shape:", data.x.shape) # 期望输出形状为 (32, 10, 8)print("Batch adjacency matrix shape:", data.adj.shape) # 期望输出形状为 (32, 10, 10)print("Batch labels shape:", data.y.shape) # 期望输出形状为 (32, 10, 1)break # 仅查看第一个批次的形状
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作者:小岩 编辑:彩云 2024年,伴随着AI技术的多次爆火,不仅各大科技巨头纷纷进入AI赛道展开角力,诸多智能手机厂商也纷纷加紧布局相关技术,推出众多AI手机。作为手机领域的龙头老大,苹果自然是…...
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Java中的super关键字详解
在Java编程中,super关键字是一个非常重要的概念,尤其是在继承和多态的场景中。理解super关键字的使用方法和其背后的机制,对于掌握面向对象编程(OOP)的基本概念至关重要。本篇博客将详细讲解super关键字的各种用法及其…...
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Big Demo Day第十三期活动即将启幕,Web3创新项目精彩纷呈,PEPE大奖等你抽取
5月28号在香港数码港 Big Demo Day第十三期 活动即将拉开帷幕,活动将汇集众多Web3领域的创新项目,为参会者带来一场科技与智慧交融的盛宴。在这里,你不仅能深入了解区块链、AI等前沿技术的最新应用,还能有机会赢取丰厚的PEPE大奖。…...
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Vue组件通讯$refs获取组件实例例子
在Vue中,$refs 是一个对象,它持有注册过 ref 特性 (attribute) 的所有 DOM 元素和子组件实例。你可以使用 $refs 在父组件中直接访问子组件的实例或者 DOM 元素。 下面是一个使用 $refs 获取子组件实例的例子: 首先,我们有一个子…...
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Python---Matplotlib(2万字总结)【从入门到掌握】
数据可视化 在完成了对数据的透视之后,可以将数据透视的结果通过可视化的方式呈现出来,简单的说,就是将数据变成漂亮的图表,因为人类对颜色和形状会更加敏感,然后再进一步解读数据背后隐藏的价值。在之前的文章中已经…...
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leetCode.82. 删除排序链表中的重复元素 II
leetCode.82. 删除排序链表中的重复元素 II 题目思路: 代码 class Solution { public:ListNode* deleteDuplicates(ListNode* head) {auto dummy new ListNode(-1);dummy->next head;auto p dummy;while(p->next){auto q p->next->next;while(q …...