Unable to get repr for <class 'torch_geometric.data.data.Data'>
时间: 2024-04-17 17:26:32 浏览: 21
这个错误是由于 `torch_geometric.data.data.Data` 类没有实现 `__repr__` 方法,导致无法使用 `repr` 函数来获取其字符串表示。
`torch_geometric.data.data.Data` 类是 PyTorch Geometric 库中的一个数据类型,用于表示图数据。如果你想打印出 `torch_geometric.data.data.Data` 对象的信息,你可以手动访问其属性来获取所需的信息,例如:
```python
data = torch_geometric.data.data.Data(...)
print(data.x) # 打印节点特征
print(data.edge_index) # 打印边索引
...
```
你可以根据你实际使用的属性来打印出更多有关 `Data` 对象的信息。
相关问题
输出不对,<__main__.Vector object at 0x0000021835238790> <__main__.Vector object at 0x0000021835238790> <__main__.Vector object at 0x0000021835238790> <__main__.Vector object at 0x0000021835238790>
非常抱歉,我犯了一个错误。以下是修正后的代码:
```python
class Vector:
def __init__(self, x, y, z):
self.x = x
self.y = y
self.z = z
def __add__(self, other):
return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y, self.z + other.z)
def __sub__(self, other):
return Vector(self.x - other.x, self.y - other.y, self.z - other.z)
def __mul__(self, scalar):
return Vector(self.x * scalar, self.y * scalar, self.z * scalar)
def __truediv__(self, scalar):
return Vector(self.x / scalar, self.y / scalar, self.z / scalar)
def __repr__(self):
return f"Vector({self.x}, {self.y}, {self.z})"
@property
def length(self):
return (self.x ** 2 + self.y ** 2 + self.z ** 2) ** 0.5
```
我添加了一个`__repr__`方法,用于在打印向量时返回可读性更好的字符串形式。请再次尝试使用:
```python
a = Vector(1, 2, 3)
b = Vector(4, 5, 6)
print(a + b) # 输出 Vector(5, 7, 9)
print(a - b) # 输出 Vector(-3, -3, -3)
print(a * 10) # 输出 Vector(10, 20, 30)
print(a / 2) # 输出 Vector(0.5, 1.0, 1.5)
print(a.length) # 输出 3.7416573867739413
```
这次应该能够正确输出结果了。
torch.utils.data.Dataset类原代码
由于`torch.utils.data.Dataset`类是PyTorch中的一个抽象类,因此没有原始代码。但是,我们可以查看其文档和源代码来了解其属性和方法。
`torch.utils.data.Dataset`类是一个抽象类,用于表示数据集。它有两个必须实现的方法:`__len__`和`__getitem__`。`__len__`方法返回数据集的大小,`__getitem__`方法返回给定索引的数据和标签。
以下是`torch.utils.data.Dataset`类的一些常用属性和方法:
属性:
- `dataset`: 数据集的列表。
方法:
- `__len__(self)`: 返回数据集的大小。
- `__getitem__(self, index)`: 返回给定索引的数据和标签。
- `__add__(self, other_dataset)`: 将两个数据集连接在一起。
- `__iter__(self)`: 返回一个迭代器,用于遍历数据集。
- `__next__(self)`: 返回下一个数据和标签对。
- `__repr__(self)`: 返回数据集的字符串表示形式。
以下是一个简单的示例,展示了如何创建一个自定义数据集类,继承`torch.utils.data.Dataset`类,并实现`__len__`和`__getitem__`方法:
```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, index):
x = self.data[index][0]
y = self.data[index][1]
return torch.tensor(x), torch.tensor(y)
```
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