torch_geometric.utils中没有train_test_split

根据提供的引用内容，可以看出torch_geometric.utils中确实没有train_test_split函数。但是可以使用train_test_split_edges函数来实现正负样本平滑，该函数可以将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并返回六个属性取代edge_index：train_pos_edge_index、train_neg_adj_mask、val_pos_edge_index、val_neg_edge_index、test_pos_edge_index和test_neg_edge_index。此外，引用中的代码示例也展示了如何使用torch_geometric.nn中的GATConv和Sequential来定义一个GAT图神经网络，并通过参数来定义GATConv的层数和每一层的out_channels。

相关问题

torch_geometric.utils中的train_test_split

torch_geometric.utils中的train_test_split是一个用于将数据集分割为训练集和测试集的函数。它可以帮助我们在训练模型之前将数据集划分为训练集和测试集，以便我们可以在训练过程中对模型进行评估。该函数的使用方法如下所示：

from torch_geometric.utils import train_test_split

train_dataset, test_dataset = train_test_split(dataset, test_ratio=0.2)

其中，dataset是我们要划分的数据集，test_ratio是测试集所占的比例。该函数会返回划分后的训练集和测试集。我们可以将其用于训练模型和评估模型的性能。

from torch_geometric.utils import train_test_split

from torch_geometric.utils中的train_test_split函数是用于将图数据集划分为训练集和测试集的函数。它可以将原始图数据集中的边随机地分成训练集和测试集两部分，并返回这两部分边的索引。这个函数通常用于图神经网络的训练和测试过程中，以便在训练过程中对模型进行验证和测试。