num_feats = train_dataset.features.shape[1] AttributeError: 'LegacyPPIDataset' object has no attribute 'features'怎么解决这个问题

时间: 2024-04-28 15:21:33 浏览: 7
根据错误提示，'LegacyPPIDataset'对象没有'features'这个属性，所以访问会出现AttributeError。解决这个问题需要检查代码中是否存在以下两种情况： 1. 在访问'features'属性之前，是否正确创建了'LegacyPPIDataset'对象。如果没有正确创建对象，则需要先创建对象，再访问'features'属性。 2. 检查代码中是否存在其他名称为'train_dataset'的对象并且具有'features'属性。如果存在，则需要确认是不是将该对象误用在了'LegacyPPIDataset'对象的代码中，需要修改为正确的对象名称。 如果以上两种情况都不是问题所在，还需要检查代码中是否对'LegacyPPIDataset'对象的属性进行了修改。如果修改了对象的属性，则可能会导致'features'属性不存在。在这种情况下，需要确认是否需要重新定义'LegacyPPIDataset'对象。
相关问题

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

根据代码，'LegacyPPIDataset'对象应该已经正确创建了，并且访问'features'属性是必须的，因此第一个问题可以排除。 第二个问题可能是代码中出现了其他名称为'train_dataset'的对象并且具有'features'属性，导致代码访问到了错误的对象。建议检查一下代码中是否存在类似以下的情况： ``` train_dataset = ... ... train_dataset = another_dataset(...) ... n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1] ``` 如果存在这种情况，可以将第二个'='号左边的变量名修改为其他名称，避免名称冲突。 最后，如果以上两种情况都不是问题所在，需要检查一下'LegacyPPIDataset'类的代码，确认是否对'features'属性进行了修改或删除，导致无法访问。如果是这种情况，可以修改'LegacyPPIDataset'类的代码，确保'features'属性正确存在。

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') valid_dataset = LegacyPPIDataset(mode='valid') test_dataset = LegacyPPIDataset(mode='test') train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

这段代码是用来加载和处理数据集的。其中`LegacyPPIDataset`是一个自定义的数据集类，用于加载PPID（Protein-Protein Interaction）数据集。`mode`参数指定了数据集的模式，可以是训练集、验证集或测试集。`DataLoader`是一个PyTorch中用于批量处理数据的工具，将数据集分成一批一批的，方便模型训练。`batch_size`参数指定了每个批次的大小。`collate`参数是一个自定义的函数，用于将数据集中的样本转换成模型可以处理的格式。`n_classes`和`num_feats`分别表示类别数和特征数量。这段代码的作用是将数据集加载到内存中，方便模型训练。

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bag_feats = ['kw1','kw2','kw3','topic1','topic2','topic3', 'appIdAction','appIdInstall', 'interest1', 'interest2', 'interest3', 'interest4', 'interest5'] bag_value_cnts =[5, 5, 5, 5, 5, 5, 50,...

class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)

这段代码定义了一个 GNNLayer 类，它是一个图神经网络（GNN）的层。让我来解释一下每个部分的作用： - in_feats：输入特征的大小。 - out_feats：输出特征的大小。 - mem_size：内存大小。 - num_rels：...

AttributeError: 'Data' object has no attribute 'num_classes'

当出现AttributeError: 'Data' object has no attribute 'num_classes'错误时，可能是由于代码中的某些问题导致的。根据引用和引用提供的代码信息，我可以看出在创建数据集时可能发生了一些更改。具体来说，...

class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)

这段代码定义了一个名为 MemoryEncoding 的类，它是一个继承自 nn.Module 的神经网络模块。 在 __init__ 方法中，它接受三个参数：in_feats（输入特征的大小）、out_feats（输出特征的大小）和 mem_size...

class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): #调用 super() 函数来初始化基类 nn.Module，并将输入参数保存为类的属性。 super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False) def get_weight(self, x): coef = self.linear_coef(x) if self.act is not None: coef = self.act(coef) w = self.linear_w(coef) w = w.view(-1, self.out_feats, self.in_feats) return w def forward(self, h_dst, h_src): w = self.get_weight(h_dst) res = torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src) return res 举个例子

好的，我将给出一个具体的示例，演示如何使用 MemoryEncoding 类进行前向传播计算。 python import torch ...请注意，这只是一个示例，实际使用时需要根据具体问题和数据调整输入张量的大小和值。

def forward(self, batch_graph): node_feats = batch_graph.ndata.pop('h') node_feats = self.init_transform(node_feats) node_feats = self.gnn(batch_graph, node_feats) batch_size = batch_graph.batch_size node_feats = node_feats.view(batch_size, -1, self.output_feats) return node_feats什么意思

这是一个PyTorch中的神经网络模型的前向传播函数，输入参数是一个批量的图数据，其中包含节点特征。函数首先从图数据中提取节点特征，然后通过一个初始化变换和一个图神经网络模型对节点特征进行处理。最后，将处理...

class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats, num_layers, activation): super(GraphSAGE, self).__init__() self.num_layers = num_layers self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean') self.convs = nn.ModuleList() for i in range(num_layers - 2): self.convs.append(SAGEConv(hidden_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean')) self.conv_last = SAGEConv(hidden_feats, out_feats, aggregator_type='mean') self.activation = activation def forward(self, blocks, x): h = x for i, block in enumerate(blocks): h_dst = h[:block.number_of_dst_nodes()] h = self.convs[i](block, (h, h_dst)) if i != self.num_layers - 2: h = self.activation(h) h = self.conv_last(blocks[-1], (h, h_dst)) return h改写一下，让它适用于异质图

def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats, num_layers, activation): super(GraphSAGE, self).__init__() self.num_layers = num_layers self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, ...

def main(args): # load and preprocess dataset if args.dataset == 'reddit': data = RedditDataset() elif args.dataset in ['photo', "computer"]: data = MsDataset(args) else: data = load_data(args) features = torch.FloatTensor(data.features) #将数据集中的特征数据转换为PyTorch中的FloatTensor类型。 labels = torch.LongTensor(data.labels) #假设 data.labels 是一个包含类别标签的列表，那么这段代码将其转换为一个 PyTorch 的 LongTensor 张量 train_mask = torch.ByteTensor(data.train_mask) val_mask = torch.ByteTensor(data.val_mask) test_mask = torch.ByteTensor(data.test_mask) num_feats = features.shape[1] #获取特征的数量，并将其赋值给变量num_feats. n_classes = data.num_labels #指定分类类别数量. n_edges = data.graph.number_of_edges() #边的数量 current_time = time.strftime('%d_%H:%M:%S', localtime()) writer = SummaryWriter(log_dir='runs/' + current_time + '_' + args.sess, flush_secs=30)

这段代码是 main() 函数的一部分，它主要完成了数据集的加载和预处理的工作，并且创建了一个 TensorBoard 的可视化实例用于记录模型训练过程。 首先，根据命令行参数 args.dataset 的不同值，选择不同的数据集...

目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): # get all possible values for the current column col_values = set(train[col].unique()) if None in col_values: col_values.remove(None) # replace value with mode if it does not appear in the training set mode = train[col].mode()[0] df_val.loc[~df_val[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode test.loc[~test[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if df_val[f'{col}_mean_target'].insull.any(): df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10)检查错误和警告并修改

这段代码中存在一些语法错误和逻辑问题，下面是修改后的代码： python from sklearn.model_selection import StratifiedKFold def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, ...

def detect_features(img_fnames, num_feats = 2048, upright = False, device=torch.device('cpu'), feature_dir = '.featureout', resize_small_edge_to = 600):调用这个函数的时候可以通过参数赋值修改num_feats的值吗

例如，如果要将num_feats设置为4096，可以这样调用该函数：detect_features(img_fnames, num_feats=4096, upright=False, device=torch.device('cpu'), feature_dir='.featureout', resize_small_edge_to=600)。这将...

class ARMA4NC(nn.Module): def __init__(self, in_dim, hid_dim, out_dim, num_stacks, num_layers, activation=None, dropout=0.0): super(ARMA4NC, self).__init__() self.conv1 = ARMAConv(in_dim=in_dim, out_dim=hid_dim, num_stacks=num_stacks, num_layers=num_layers, activation=activation, dropout=dropout) self.conv2 = ARMAConv(in_dim=hid_dim, out_dim=out_dim, num_stacks=num_stacks, num_layers=num_layers, activation=activation, dropout=dropout) self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) def forward(self, g, feats): feats = F.relu(self.conv1(g, feats)) feats = self.dropout(feats) feats = self.conv2(g, feats) return feats。写出对这个进行训练的代码

在此示例中，train_dataset 是一个包含图形、特征和标签的数据集，log_interval 是打印日志的间隔（例如每100个批次）。在训练过程中，每个批次的图形、特征和标签被加载到 g、feats 和 labels 变量中，...

self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)

在这段代码中，self.mem_size = mem_size 将输入的 mem_size 参数赋值给模块的 mem_size 属性。 self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) 创建了一个线性层 self.linear_coef，将...

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)你可以为我详细讲解一下这个代码吗？

10. 将 new_features 维度减少一维，使用 new_features.squeeze(-1) 实现，得到的 new_features 是一个形状为 (B, mlp[-1], n) 的浮点数张量，表示传递后的特征。 最后，返回传递后的特征 new_features。

def detect_features(img_fnames, num_feats = 2048, upright = False, device=torch.device('cpu'), feature_dir = '.featureout', resize_small_edge_to = 600):图像匹配中特征检测函数中的num_feats是什么，越大越好吗

num_feats 是指需要检测和提取的特征数量。在图像匹配中，特征数量的多少通常取决于图像的大小和所需的匹配精度。一般来说，特征数量越多，图像的特征描述越详细，匹配精度也会更高，但是同时也会增加算法的计算量...

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)运行时报错： File "/root/autodl-tmp/project/tools/../pointnet2_lib/pointnet2/pointnet2_modules.py", line 165, in forward new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 64 and 256 (The offending index is 0)

这个错误是因为在执行 torch.cat 操作时，第二个张量 unknow_feats 的维度与 interpolated_feats 的维度不匹配。具体来说，unknow_feats 的第二个维度是 256，而 interpolated_feats 的第二个维度是 64。 你需要...

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