def sample(edge_index, num,num_nodes,sizes): edge_index = edge_index.to('cpu') value = torch.arange(edge_index.size(1)) adj_t = SparseTensor(row=edge_index[0], col=edge_index[1], value=value, sparse_sizes=(num_nodes, num_nodes)).t() adjs = [] idx = torch.tensor(num, dtype=torch.long) n_id = idx for size in sizes: adj_t, n_id = adj_t.sample_adj(n_id, size, replace=False) e_id = adj_t.storage.value() size = adj_t.sparse_sizes()[::-1] row, col, _ = adj_t.coo() edge_index = torch.stack([col, row], dim=0) adjs.append(EdgeIndex(edge_index, e_id, size)) adjs = adjs[0] if len(adjs) == 1 else adjs[::-1] return n_id,adjs
时间: 2024-04-28 15:22:21 浏览: 176
Susan_Edge_Detection_Algorithm_Code.rar_Detection of nodes_susa
这段代码实现了一个采样邻居节点的函数。具体来说,输入参数包括:
- edge_index: 表示图的边的索引,大小为(2, num_edges),其中第一行表示源节点,第二行表示目标节点。
- num: 表示采样的起始节点索引,大小为1。
- num_nodes: 表示图的节点总数。
- sizes: 表示需要采样的邻居节点数,是一个长度为K的列表。
函数的输出包括:
- n_id: 表示采样后的节点索引,大小为M。
- adjs: 表示采样后得到的邻接矩阵,是一个EdgeIndex对象,包含三个属性:edge_index表示边的索引,edge_attr表示边的属性,size表示邻接矩阵的大小。
在函数内部,首先将edge_index转移到CPU上,并使用torch.arange函数创建了一个大小为num_edges的张量value,表示每条边的编号。然后使用SparseTensor函数将edge_index和value转换为一个稀疏矩阵adj_t,其中sparse_sizes表示邻接矩阵的大小。接着,定义一个空列表adjs,表示存储采样后的邻接矩阵。然后用idx表示当前采样的节点索引,初始化为num。接下来,对于sizes列表中的每一个元素size,使用sample_adj函数对邻接矩阵adj_t进行采样,得到新的邻接矩阵adj_t和节点索引n_id。然后从adj_t中获取采样后的边的索引e_id,邻接矩阵大小size,以及列索引col和行索引row,根据col和row构建新的边的索引edge_index,并将结果存储到列表adjs中。最后,根据adjs的长度返回结果,如果adjs长度为1,则返回第一个元素,否则将adjs列表反转并返回。
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