g.ndata['h'] = torch.from_numpy(node_feature)

时间: 2023-07-15 16:11:01 浏览: 188
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51单片机的出租车计价系统

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这行代码是用来将节点特征赋值给图中所有节点的'h'属性的。具体来说，g是一个DGL库中的图对象，ndata表示节点数据，'h'表示节点的特征名称，torch.from_numpy(node_feature)则将numpy数组node_feature转换为PyTorch张量，并将其赋值给所有节点的'h'属性。这样做是为了方便后续的图神经网络模型使用节点特征。
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result += "\nData written to file: " + file.getAbsolutePath(); } catch (FileNotFoundException e) { result += "\nError: " + e.getMessage(); } catch (IOException e) { result += "\nError: " + e....

import dgl import numpy as np import torch import torch.nn as nn import dgl.function as fn # 生成10个节点和15条边的图 g = dgl.rand_graph(10, 15) # 为每个节点随机生成一个特征向量 feat = np.random.rand(10, 5) # 为每条边随机生成一个特征向量 e_feat = np.random.rand(15, 3) # 将特征向量添加到图中 g.ndata['feat'] = torch.from_numpy(feat) g.edata['e_feat'] =torch.from_numpy(e_feat) # 随机给每个节点分配一个标签 labels = np.random.randint(0, 3, size=(10,)) g.ndata['label'] = torch.from_numpy(labels) class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes): super(GraphSAGE, self).__init__() self.conv1 = dgl.nn.SAGEConv(in_feats, h_feats, 'mean') self.conv2 = dgl.nn.SAGEConv(h_feats, num_classes, 'mean') def forward(self, g, in_feat): h = self.conv1(g, in_feat) h = torch.relu(h) h = self.conv2(g, h) g.ndata['h'] = h hg = dgl.mean_nodes(g, 'h') return hg # 定义超参数 in_feats = 5 h_feats = 10 num_classes = 3 lr = 0.01 num_epochs = 20 # 创建模型和优化器 model = GraphSAGE(in_feats, h_feats, num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): logits = model(g, g.ndata['feat']) labels = g.ndata['label'] loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('Epoch %d | Loss: %.4f' % (epoch, loss.item())) # 预测 model.eval() with torch.no_grad(): logits = model(g, g.ndata['feat']) pred = logits.argmax(1) print('Predicted labels:', pred) 报错：RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个错误是因为在创建特征向量时使用了numpy中的float64类型，而在将特征向量添加到图中时使用了torch中的float32类型。你可以在生成特征向量时将其转换为float32类型，如下所示： python feat = np.random.rand...

def forward(self, g, feat): with g.local_scope(): g.ndata['h'] = feat g.update_all(self.message_func1, fn.mean(msg='m', out='h')) # g.update_all(self.message_func2, fn.mean(msg='m', out='h')) node_rep = g.ndata['h'] if self.layer_norm: node_rep = self.layer_norm_weight(node_rep) if self.bias: node_rep = node_rep + self.h_bias if self.self_loop: h = self.node_ME(feat, feat) node_rep = node_rep + h if self.activation: node_rep = self.activation(node_rep) node_rep = self.dropout(node_rep) return node_rep

接下来，使用 g.update_all(self.message_func1, fn.mean(msg='m', out='h')) 对图 g 中的所有边进行消息传递，并使用 mean 函数对接收到的消息进行聚合，然后将结果存储在节点特征字典 ndata 的键 'h' 中...

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 22, in <module> g.ndata['label'] = torch.from_numpy([labels]) TypeError: expected np.ndarray (got list)

这个错误是因为你传递给torch.from_numpy()函数的参数是一个列表，而不是一个NumPy数组。你需要先将列表转换为NumPy数组，...g.ndata['label'] = torch.from_numpy(labels_array) 这样就不会出现上述错误了。

class GraphPooling(nn.Module): def __init__(self, pool_type): super(GraphPooling, self).__init__() self.pool_type = pool_type if pool_type == 'mean': self.reduce_func = fn.mean(msg='m', out='h') elif pool_type == 'max': self.reduce_func = fn.max(msg='m', out='h') elif pool_type == 'min': self.reduce_func = fn.min(msg='m', out='h') def forward(self, g, feat): with g.local_scope(): g.ndata['x'] = feat g.update_all(fn.copy_u('x', 'm'), self.reduce_func) return g.ndata['h']

这段代码定义了一个名为GraphPooling的神经网络模块，用于对图...最后，返回经过池化操作后的节点特征'h'。 这个GraphPooling模块可以方便地根据不同的池化类型对输入的图进行池化操作，并提取出整体图的特征表示。

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。...

def train(device, model, opt, loss_fn, train_loader): model.train() epoch_loss = 0 f1 = [] for g in train_loader: g = g.to(device) feat = g.ndata['feat'] label = g.ndata['label'] logits = model(g, feat) loss = loss_fn(logits, label) f1.append(get_f1(logits.detach().cpu().numpy(), label.detach().cpu().numpy())) epoch_loss += loss.data.item() opt.zero_grad() loss.backward() opt.step() return epoch_loss / len(train_loader), np.mean(f1)，写一个train_loader以调用该函数

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class GraphDataset(Dataset): def __init__(self, graphs, targets): self.graphs = graphs self.targets = targets def __len__(self): return len...

def forward(self, inputs, edges="__ALL__", skip=0): self.loss = 0 # prepare h = self.feat_drop(inputs) # NxD 特征丢弃操作，前面定义的 ft = self.fc(h).reshape((h.shape[0], self.num_heads, -1)) # NxHxD' N是批次大小，H是头数，D‘是头的特征维度 a1 = (ft * self.attn_l).sum(dim=-1).unsqueeze(-1) # N x H x 1 计算左边和右边的注意力系数 a2 = (ft * self.attn_r).sum(dim=-1).unsqueeze(-1) # N x H x 1 self.g.ndata.update({'ft' : ft, 'a1' : a1, 'a2' : a2})

最后，通过调用self.g.ndata.update()方法来更新图中节点的特征。这个方法接收一个字典作为参数，键为特征名称（例如'ft'、'a1'、'a2'），值为对应的特征张量（例如ft、a1、a2）。这样，在后续的图神经网络...

v_d.ndata['h'] = actual_node_feats什么意思

这是一个 PyTorch 中的代码片段，其中 v_d 是一个节点的变量，而 actual_node_feats 是该节点的特征向量。这行代码的作用是将 actual_node_feats 赋值给 v_d 的 'h' 属性。

graph.ndata["node_features"] = new_node_feat报错AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'device'

tensor = torch.from_numpy(numpy_array).cpu() # 将 Tensor 赋值给图的节点特征 graph.ndata["node_features"] = tensor # 进行相应的操作 这样就可以避免 'numpy.ndarray' object has no attribute 'device...

import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score mpl.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']= False data=pd.read_csv('data.csv') #print(data.head) data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) data['单价']=data['单价'].map(lambda d:d.replace('元/平米','')) data['单价']=data['单价'].astype(float) data['总价']=data['总价'].map(lambda e:e.replace('万','')) data['总价']=data['总价'].astype(float) data['建筑面积']=data['建筑面积'].map(lambda p:p.replace('平米','')) data['建筑面积']=data['建筑面积'].astype(float) copy_d=data.copy() copy_d[['室','厅','卫']]=copy_d['户型'].str.extract('(\d+)室(\d+)厅(\d+)卫') copy_d['室']=copy_d['室'].astype(float) new_data=data[['总价','建筑面积']] new_data['室']=copy_d['室'] new_data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) print(new_data) new_data.loc[2583]=[None,180.00,4] data_train=new_data.loc[0:2582] x_list=['建筑面积','室'] ndata_mean=data_train.mean() ndata_std=data_train.std() data_train=(data_train-ndata_mean)/ndata_std x_train=data_train[x_list].values y_train=data_train['总价'].values svr=LinearRegression() svr.fit(x_train,y_train) x_test=((new_data[x_list]-ndata_mean[x_list])/ndata_std[x_list]).values y_test=((new_data['总价']-ndata_mean['总价'])/ndata_std).values print(y_test) y_pred=svr.predict(x_test) new_data['y_pred']=y_test*ndata_std['总价']+ndata_mean['总价'] print(new_data[['总价','y_pred']]) svr_acc=svr.score(x_test,y_test)*100 svr_mae=mean_absolute_error(x_test,y_pred) print(svr_mae)

这段代码主要是使用线性回归模型对房价进行预测，其中使用了 pandas 和 sklearn 进行数据的处理和模型的建立。具体来说，代码首先读取了一个 csv 文件，并进行了一些数据清洗，然后对数据进行了特征工程，提取出了室...

node_rep = g.ndata['h']

这行代码 node_rep = g.ndata['h'] 是从图 g 的节点特征字典 ndata 中获取键为 'h' 的特征，并将其赋值给变量 node_rep。 在图神经网络中，节点特征字典 ndata 存储了每个节点的特征信息。通过使用 g....

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/trainMy.py", line 59, in <module> loss = criterion(z.view(-1).to(torch.float32), g.ndata['node_features'].view(-1)) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 619, in forward return F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3098, in binary_cross_entropy return torch._C._nn.binary_cross_entropy(input, target, weight, reduction_enum) RuntimeError: Found dtype Double but expected Float

node_features = g.ndata['node_features'].to(torch.float32) loss = criterion(z.view(-1), node_features.view(-1)) 这样就可以解决这个错误了。需要注意的是，在进行数据类型转换时，要根据具体的数据类型...

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/getCSV.py", line 114, in <module> getData(CSVPATH,OUTPATH) File "E:/403/myworld/VGAE/getCSV.py", line 79, in getData graph.ndata["node_features"] = new_node_feat File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\view.py", line 99, in __setitem__ self._graph._set_n_repr(self._ntid, self._nodes, {key: val}) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\heterograph.py", line 4346, in _set_n_repr if F.context(val) != self.device: File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\backend\pytorch\tensor.py", line 99, in context return input.device AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'device'

这个错误提示也是 PyTorch 的错误，可能是因为你将 numpy....tensor = torch.from_numpy(numpy_array).cpu() # 进行相应的操作 这样就可以避免 'numpy.ndarray' object has no attribute 'device' 错误了。

output = model(g, g.ndata['feat'])报错，TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given

这个错误提示意味着你的 forward 方法只接受两个参数，但是在调用 model 的时候却传入了三个参数。根据你的代码，第一个参数 g ... h = g.ndata['feat'] ... return h 这样就可以通过 model(g) 调用了。

from sklearn.datasets import load_iris def datasets_demo(): """ sk_learn数据集使用 :return: """ # 获取数据集 iris = load_iris() print(type(iris)) print("鸢尾花数据集：\n",iris) return None if __name__ =="__maim__": # 代码：sk_learn数据集使用 datasets_demo()这段代码运行结果为

2], dtype=int32), 'target_names': array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype='), 'DESCR': 'Iris Plants Database\n====================\n\nNotes\n-----\nData Set Characteristics:\n :Number of ...

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 14, in <module> g.ndata['feat'] = feat File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\view.py", line 99, in __setitem__ self._graph._set_n_repr(self._ntid, self._nodes, {key: val}) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\heterograph.py", line 4346, in _set_n_repr if F.context(val) != self.device: File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\backend\pytorch\tensor.py", line 99, in context return input.device AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'device' 进程已结束,退出代码1

这个错误发生在使用 DGL 库设置节点属性时...feat_tensor = torch.from_numpy(feat) g.ndata['feat'] = feat_tensor 这里我们将 Numpy 数组 feat 转换为 PyTorch 张量 feat_tensor，然后将其设置为节点特征。

(Graph(num_nodes=1767, num_edges=34085, ndata_schemes={'_ID': Scheme(shape=(), dtype=torch.int64), 'feat': Scheme(shape=(50,), dtype=torch.float32), 'label': Scheme(shape=(121,), dtype=torch.float32)} edata_schemes={'_ID': Scheme(shape=(), dtype=torch.int64)}), tensor([[-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], ..., [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481]]), tensor([[1., 0., 0., ..., 1., 1., 0.], [1., 0., 0., ..., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., ..., 0., 0., 0.], ..., [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [1., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]))解释一下这个输出

这个输出包含了三个部分：(Graph, node_features, node_labels)。 第一个部分是一个 Graph 对象，表示一个包含 1767 个节点和 34085 条边的图。其中 ndata_schemes 表示节点数据的属性，包括 '_ID'、'feat' 和 '...

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