解释以下代码:def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping
时间: 2023-05-20 07:00:36 浏览: 55
这段代码定义了一个函数 load_node_csv,它的作用是从指定的 csv 文件中读取数据,并将数据转换为 PyTorch tensor 格式。其中,参数 path 是 csv 文件的路径,index_col 是 csv 文件中作为索引的列名,encoders 是一个字典,它将列名映射到一个编码器函数,用于将该列的数据转换为 tensor。函数返回两个值,第一个是转换后的 tensor,第二个是一个字典,它将 csv 文件中的索引映射到 tensor 中的索引。
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解释这段代码:import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)
这段代码是一个Python脚本,主要用于加载MovieLens数据集中的电影和评分数据,并将其转换为图形数据,以便进行图形嵌入。其中,使用了以下库:
- os.path:用于处理文件路径的库。
- pandas:用于处理数据的库。
- torch:用于深度学习的库。
- sentence_transformers:用于生成句子嵌入的库。
- torch_geometric:用于处理图形数据的库。
首先,定义了一个URL和根目录,用于下载和存储MovieLens数据集。然后,定义了两个函数load_node_csv和load_edge_csv,用于加载节点和边的CSV文件,并将它们转换为PyTorch张量。最后,定义了一个名为SequenceEncoder的类,用于将序列数据转换为嵌入向量。
class Baseline(nn.Module): def __init__(self, img_channel=3, width=16, middle_blk_num=1, enc_blk_nums=[], dec_blk_nums=[], dw_expand=1, ffn_expand=2): super().__init__() self.intro = nn.Conv2d(in_channels=img_channel, out_channels=width, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.ending = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=img_channel, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.encoders = nn.ModuleList() self.decoders = nn.ModuleList() self.middle_blks = nn.ModuleList() self.ups = nn.ModuleList() self.downs = nn.ModuleList()代码中文含义
这段代码是一个名为 Baseline 的 PyTorch 模型的定义,它包含了一个卷积神经网络的编码器和解码器部分,用于图像处理任务。其中:
- img_channel 表示输入图像的通道数(默认为 3);
- width 表示网络中使用的特征图的通道数(默认为 16);
- middle_blk_num 表示中间块的数量(默认为 1);
- enc_blk_nums 和 dec_blk_nums 分别表示编码器和解码器中使用的块的数量(默认为空);
- dw_expand 和 ffn_expand 分别表示块中深度扩展和前馈扩展的倍数(默认为 1 和 2)。
该模型包含以下层:
- intro:输入图像的卷积层,输出特征图;
- ending:输出图像的卷积层,将特征图转化为图像;
- encoders:编码器中的块,用于逐步提取图像特征;
- decoders:解码器中的块,用于逐步恢复原始图像;
- middle_blks:中间块,用于连接编码器和解码器;
- ups 和 downs:上采样和下采样层,用于图像尺寸的调整。
这些层被封装在 PyTorch 中的 nn.ModuleList 中,可以通过调用 forward 方法来执行模型的前向传播。
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