from torch_geometric.utils import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(data, test_ratio=0.2)
时间: 2023-11-09 21:09:46 浏览: 37
这段代码使用了PyTorch Geometric中的train_test_split函数,将给定的数据集data分成了训练集和测试集,其中测试集占总数据集的20%。这个函数会返回两个数据集,分别是train_data和test_data。其中train_data包含了训练集的所有数据,而test_data则包含了测试集的所有数据。这个函数可以帮助我们更好地进行模型的训练和测试,从而提高模型的性能。
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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。
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。