Data(x=[2708, 1433], edge_index=[2, 10556], y=[2708], train_mask=[2708], val_mask=[2708], test_mask=[2708])
时间: 2024-01-06 12:04:33 浏览: 23
这个数据看起来像是一个图分类问题的数据集。其中 x 是节点特征矩阵,edge_index 是边的索引矩阵,y 是每个节点的标签,train_mask、val_mask 和 test_mask 分别表示训练集、验证集和测试集的节点索引。具体来说,这个数据集有 2708 个节点,每个节点有 1433 个特征,共有 10556 条边,每个节点都有一个标签。通常情况下,我们需要使用图神经网络模型对这个数据集进行训练,并利用验证集进行模型调参,最后在测试集上评估模型的性能。
相关问题
output = model(data.x, data.edge_index)[data.train_mask] 代码解释
这段代码涉及到了 PyTorch Geometric 库,其中 `model` 是一个模型对象,`data` 是一个包含了图数据的对象。
具体来说,`data.x` 是节点特征矩阵,`data.edge_index` 是边的索引矩阵。`model` 对这些节点特征和边索引进行处理后,返回一个包含了所有节点的输出。而 `data.train_mask` 是一个布尔类型的掩码,用于选择哪些节点是训练集中的节点。
因此,`model(data.x, data.edge_index)` 的输出是所有节点的输出,而 `model(data.x, data.edge_index)[data.train_mask]` 则是只选择了训练集中的节点的输出。
output = model(data.x, data.edge_index)[data.train_mask] 这行出现了IndexError: The shape of the mask [2277, 10] at index 1 does not match the shape of the indexed tensor [2277, 5] at index 1问题怎么解决
这个错误通常是由于 `data.train_mask` 的形状不匹配 `data.x` 的形状导致的。这可能是因为 `data.train_mask` 中列的数量与 `data.x` 中列的数量不同。
你可以通过检查 `data.train_mask` 和 `data.x` 的形状来诊断这个问题。你可以使用以下代码打印它们的形状:
```python
print(data.train_mask.shape)
print(data.x.shape)
```
一旦你确定了问题所在,你可以尝试调整 `data.train_mask` 的形状以匹配 `data.x` 的形状,或者重新生成 `data.train_mask` 以确保它具有相同的列数。
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