x = [] edge_index = [] edge_attr = [] for node in graph.nodes(): node_attrs = [] for label in graph.nodes[node]['labels']: node_attrs.append(label) for prop in graph.nodes[node]['source_props']: node_attrs.append(prop) x.append(node_attrs)代码详细注释
时间: 2023-07-10 07:31:23 浏览: 53
这段代码的作用是将一个图中每个节点的属性(labels和source_props)存储在一个列表x中。具体解释如下:
- 首先,定义了三个空列表x、edge_index和edge_attr。
- 然后,对于图中的每个节点,遍历该节点的属性,将它们存储在一个列表node_attrs中。
- 最后,将node_attrs添加到x列表中。
以下是代码的详细注释:
```python
# 定义空列表x、edge_index和edge_attr
x = []
edge_index = []
edge_attr = []
# 遍历图中的每个节点
for node in graph.nodes():
# 定义一个空列表node_attrs
node_attrs = []
# 遍历该节点的labels属性和source_props属性
for label in graph.nodes[node]['labels']:
node_attrs.append(label)
for prop in graph.nodes[node]['source_props']:
node_attrs.append(prop)
# 将该节点的属性存储在node_attrs中,并添加到x列表中
x.append(node_attrs)
```
这样,x列表中就存储了图中每个节点的属性。
相关问题
def forward(self, x: Tensor, edge_index: Adj, edge_attr: OptTensor = None) -> Tensor: """""" if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_attr = edge_index.storage.value() if edge_attr is not None: edge_attr = self.mlp(edge_attr).squeeze(-1) if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = edge_index.set_value(edge_attr, layout='coo') if self.normalize: if isinstance(edge_index, Tensor): edge_index, edge_attr = gcn_norm(edge_index, edge_attr, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) elif isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = gcn_norm(edge_index, None, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) x = self.lin(x) # propagate_type: (x: Tensor, edge_weight: OptTensor) out = self.propagate(edge_index, x=x, edge_weight=edge_attr, size=None) if self.bias is not None: out += self.bias return out
这是一个神经网络模型的前向传播函数。它接受输入张量 x 和边的索引 edge_index,以及可选的边属性 edge_attr。函数首先检查 edge_index 是否为稀疏张量类型,如果是,则将 edge_attr 设置为 edge_index 的值。然后,如果 edge_attr 不为空,则通过多层感知机(mlp)对其进行处理,并将维度压缩为一维。接下来,如果 edge_index 是稀疏张量类型,则使用 gcn_norm 函数对 edge_index 和 edge_attr 进行归一化处理。归一化过程中会使用 x 的维度信息和是否添加自环的标志位。然后,通过一个线性层对输入 x 进行变换。最后,调用 propagate 函数进行信息传递,并将结果加上偏置项(如果存在)。最终返回输出结果 out。
import networkx as nx from neo4j import GraphDatabase from torch_geometric.data import Data # Connect to Neo4j database driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password)) # Define a Cypher query to retrieve nodes and relationships from Neo4j query = """ MATCH (n)-[r]->(m) RETURN id(n) AS source, id(m) AS target, type(r) AS edge_type, labels(n) AS source_labels, labels(m) AS target_labels, properties(n) AS source_props, properties(m) AS target_props """ # Execute the query and retrieve the results with driver.session() as session: results = session.run(query) # Convert the query results to a NetworkX graph graph = nx.MultiDiGraph() for record in results: graph.add_edge(record['source'], record['target'], key=record['edge_type'], source_labels=record['source_labels'], target_labels=record['target_labels'], source_props=record['source_props'], target_props=record['target_props']) # Convert the NetworkX graph to a PyTorch Geometric Data object x = [] edge_index = [] edge_attr = [] for node in graph.nodes(): node_attrs = [] for label in graph.nodes[node]['labels']: node_attrs.append(label) for prop in graph.nodes[node]['source_props']: node_attrs.append(prop) x.append(node_attrs) for source, target, data in graph.edges(keys=True, data=True): edge_index.append([source, target]) edge_attrs = [] for label in data['source_labels']: edge_attrs.append(label) for prop in data['properties']: edge_attrs.append(prop) edge_attr.append(edge_attrs) data = Data(x=torch.tensor(x), edge_index=torch.tensor(edge_index).t().contiguous(), edge_attr=torch.tensor(edge_attr))详细注释
这段代码的作用是从一个Neo4j数据库中检索节点和关系,将它们转化为一个PyTorch Geometric Data对象。以下是代码的详细注释:
```python
# 导入所需的包
import networkx as nx
from neo4j import GraphDatabase
from torch_geometric.data import Data
# 连接到Neo4j数据库
driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password))
# 定义一个Cypher查询语句,用于从Neo4j数据库中检索节点和关系。
query = """
MATCH (n)-[r]->(m)
RETURN id(n) AS source, id(m) AS target, type(r) AS edge_type,
labels(n) AS source_labels, labels(m) AS target_labels,
properties(n) AS source_props, properties(m) AS target_props
"""
# 执行查询并检索结果
with driver.session() as session:
results = session.run(query)
# 将查询结果转化为一个NetworkX图
graph = nx.MultiDiGraph()
for record in results:
graph.add_edge(record['source'], record['target'], key=record['edge_type'],
source_labels=record['source_labels'], target_labels=record['target_labels'],
source_props=record['source_props'], target_props=record['target_props'])
# 将NetworkX图转化为一个PyTorch Geometric Data对象
x = []
edge_index = []
edge_attr = []
# 遍历图中的每个节点,将节点的属性存储在x列表中
for node in graph.nodes():
node_attrs = []
for label in graph.nodes[node]['labels']:
node_attrs.append(label)
for prop in graph.nodes[node]['source_props']:
node_attrs.append(prop)
x.append(node_attrs)
# 遍历图中的每条边,将边的属性存储在edge_index和edge_attr列表中
for source, target, data in graph.edges(keys=True, data=True):
edge_index.append([source, target])
edge_attrs = []
for label in data['source_labels']:
edge_attrs.append(label)
for prop in data['properties']:
edge_attrs.append(prop)
edge_attr.append(edge_attrs)
# 创建一个PyTorch Geometric Data对象
data = Data(x=torch.tensor(x), edge_index=torch.tensor(edge_index).t().contiguous(),
edge_attr=torch.tensor(edge_attr))
```
这段代码的主要步骤包括:
1. 首先,连接到一个Neo4j数据库。
2. 然后,定义一个Cypher查询语句来检索节点和关系。
3. 执行查询,并将结果转化为一个NetworkX图。
4. 遍历图中的每个节点,将节点的属性存储在x列表中。
5. 遍历图中的每条边,将边的属性存储在edge_index和edge_attr列表中。
6. 最后,创建一个PyTorch Geometric Data对象,其中包含节点属性x、边属性edge_attr和边索引edge_index。
这段代码的目的是将一个Neo4j图转化为一个PyTorch Geometric Data对象,以便进行图神经网络的训练和推理。
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