上面代码里的edge_index怎么计算
时间: 2024-04-15 19:28:04 浏览: 23
在上述代码中,`edge_index`是表示点云中每个点的边连接关系的索引。这些索引用于确定每个点的邻居。
在实际应用中,计算`edge_index`的方法可能会因具体的点云数据结构而异。下面是一种常见的计算`edge_index`的方法,适用于基于三角网格的点云数据:
```python
import torch
from torch_geometric.data import Data
# 假设点云数据是一个三角网格,包含顶点坐标和面索引
vertices = torch.tensor([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 1, 0]], dtype=torch.float)
faces = torch.tensor([[0, 1, 2], [1, 2, 3]], dtype=torch.long)
# 构建图数据对象
data = Data(pos=vertices, face=faces)
# 计算边索引
edge_index = data.face.t().view(-1, 3)
edge_index = torch.cat([edge_index[:, [0, 1]], edge_index[:, [1, 2]], edge_index[:, [2, 0]]], dim=0)
edge_index = edge_index.t().contiguous()
print(edge_index)
```
在上述代码中,我们首先定义了点云的顶点坐标(`vertices`)和面索引(`faces`)。然后,我们使用`torch_geometric.data.Data`类构建了一个图数据对象(`data`),其中包含了顶点和面信息。
接下来,我们通过将面索引转置并重新组合得到边索引(`edge_index`)。对于每个三角面,我们都会得到三条边,因此我们通过`torch.cat`函数将这些边连接起来。最后,我们对边索引进行转置和重排,以匹配模型输入的格式。
请注意,上述代码中使用了`torch_geometric`库来处理图数据。你可以根据自己的数据结构和需要选择合适的方法来计算`edge_index`。