PYG数据集构建什么意思
时间: 2023-08-27 07:03:45 浏览: 68
PYG(PyTorch Geometric)是一个基于PyTorch的几何深度学习扩展库,用于处理图形和点云数据。其中,数据集是深度学习中常用的一种数据类型,用于训练和测试模型。构建PYG数据集意味着使用PYG库中提供的工具和函数来创建一个包含特定图形或点云数据的数据集,以便用于深度学习模型的训练和测试。这通常包括将原始数据处理成可以输入到模型中的格式,并将其分成训练集、验证集和测试集等部分。
相关问题
pyg.data自制数据集
在使用PyTorch Geometric (pyg)创建自制数据集时,你可以继承`InMemoryDataset`类,并重写一些必要的方法来实现数据集的下载、处理和加载。首先,你需要定义一个类,例如`MyDataset`,并将其继承自`InMemoryDataset`。在构造函数中,你可以调用父类的构造函数,并在其中加载数据集。你可以使用`torch.load`函数加载数据,并将其赋值给`self.data`和`self.slices`。同时,你可以重写`raw_file_names`和`processed_file_names`方法来指定原始文件和处理后的文件的名称。在`download`方法中,你可以实现数据集的下载逻辑。在`process`方法中,你可以对数据集进行处理,并将处理后的数据保存到指定的路径。最后,在`collate`函数中,你可以将一个python列表形式的数据转换为`InMemoryDataset`内部存储数据的格式。你可以使用`data_list\[0\].__class__()`来创建一个空的数据对象,然后将列表中的每个数据对象转换为该类型。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [在PyG上构建自己的数据集](https://blog.csdn.net/qq_32113189/article/details/126663738)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【PyG入门学习】四:构建自己的数据集](https://blog.csdn.net/TwT520Ly/article/details/105633847)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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pytroch+pyg
PyTorch Geometric (PyG)是一个基于PyTorch的几何深度学习扩展库,它提供了一组用于处理图形和几何数据的工具和模型。PyG的主要目标是使图形神经网络的开发更加容易和高效。PyG提供了许多内置的图形数据集和图形神经网络算子,可以轻松地构建和训练图形神经网络。同时,PyG还支持使用PyTorch的自动微分功能进行反向传播,从而可以方便地进行模型优化。如果你想学习如何使用PyTorch和PyG实现图形神经网络,可以参考引用和引用。如果你想了解PyG的算子和数据集,可以参考引用。