pycharm能否读dgl输出的bin文件

是的，PyCharm能够读取DGL输出的二进制文件（.bin文件）。但是，读取文件的方式可能会因文件的格式而异。

如果您要读取二进制文件中的文本内容，可以使用Python的标准库中的struct模块，例如：

import struct

# 打开二进制文件
with open('file.bin', 'rb') as f:
    # 读取文件中的文本内容
    raw_data = f.read()

# 解析二进制数据
data = struct.unpack('iif', raw_data)

# 输出解析结果
print(data)

如果您要读取DGL保存的图数据，可以使用DGL库提供的函数进行读取，例如：

import dgl

# 从文件中读取图数据
graph_list, _ = dgl.load_graphs('file.bin')

# 输出图数据
print(graph_list)

注意，`dgl.load_graphs()` 函数返回的是一个图列表和一个元数据字典，因此需要使用 `_` 符号占位符来忽略元数据字典。

相关问题

pycharm装不上dgl

### 安装 DGL 库的具体方法

为了在 PyCharm 中成功安装 Deep Graph Library (DGL)，确保遵循以下指南：

#### 环境准备
建议创建一个新的虚拟环境来管理项目依赖项，防止不同包之间的冲突。可以通过 `virtualenv` 或者 Anaconda 的 `conda` 来实现这一点。

对于基于 Conda 的解决方案：

conda create -n dgl_env python=3.8
conda activate dgl_env

对于 Virtualenv 用户，则执行如下命令：

python -m venv dgl_venv
source dgl_venv/bin/activate  # Linux/macOS
dgl_venv\Scripts\activate     # Windows

#### 安装 Python 和 CUDA 版本兼容的 DGL
确认所使用的 Python 版本不低于 3.6，并且根据 GPU 是否可用以及其对应的 CUDA/cuDNN 驱动程序版本挑选合适的预编译二进制文件[^1]。

针对 CPU-only 系统，直接通过 Pip 工具安装最新稳定版即可：

pip install dgl torch

当存在 NVIDIA 显卡支持时，需指定特定于硬件架构的构建选项；例如，对于 CUDA 11.x 平台上的 PyTorch 后端集成，应采用下列方式完成部署：

pip install dgl-cu110 torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu110

#### IDE 设置
配置好上述外部条件之后，在 PyCharm 内部操作如下设置路径指向新建好的虚拟环境解释器，从而使得开发工具能够识别到新引入的软件包资源。

进入 File -> Settings -> Project:... -> Python Interpreter 页面，点击右上角齿轮图标选择 Add... ，接着按照提示选取本地计算机中存在的相应位置下的 Python.exe 文件作为目标解析引擎。

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pycharm创建项目venv中没有bin

如果你在PyCharm中创建了一个虚拟环境（virtual environment）并且发现其中没有`bin`目录，那么可能是你使用的是Windows操作系统。

在Windows中，虚拟环境的可执行文件位于`Scripts`目录中，而不是`bin`目录中。因此，你可以在PyCharm中的虚拟环境中找到`Scripts`目录，其中包含了虚拟环境的可执行文件。如果你需要在虚拟环境中安装依赖包，可以在PyCharm的终端中使用`pip`命令来进行安装。