train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

根据代码，'LegacyPPIDataset'对象应该已经正确创建了，并且访问'features'属性是必须的，因此第一个问题可以排除。

第二个问题可能是代码中出现了其他名称为'train_dataset'的对象并且具有'features'属性，导致代码访问到了错误的对象。建议检查一下代码中是否存在类似以下的情况：

train_dataset = ...
...
train_dataset = another_dataset(...)
...
n_classes = train_dataset._labels.shape[1]
num_feats = train_dataset.features.shape[1]

如果存在这种情况，可以将第二个'='号左边的变量名修改为其他名称，避免名称冲突。

最后，如果以上两种情况都不是问题所在，需要检查一下'LegacyPPIDataset'类的代码，确认是否对'features'属性进行了修改或删除，导致无法访问。如果是这种情况，可以修改'LegacyPPIDataset'类的代码，确保'features'属性正确存在。

相关问题

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') valid_dataset = LegacyPPIDataset(mode='valid') test_dataset = LegacyPPIDataset(mode='test') train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

这段代码是用来加载和处理数据集的。其中`LegacyPPIDataset`是一个自定义的数据集类，用于加载PPID（Protein-Protein Interaction）数据集。`mode`参数指定了数据集的模式，可以是训练集、验证集或测试集。`DataLoader`是一个PyTorch中用于批量处理数据的工具，将数据集分成一批一批的，方便模型训练。`batch_size`参数指定了每个批次的大小。`collate`参数是一个自定义的函数，用于将数据集中的样本转换成模型可以处理的格式。`n_classes`和`num_feats`分别表示类别数和特征数量。这段代码的作用是将数据集加载到内存中，方便模型训练。

def main(args): # load and preprocess dataset if args.dataset == 'reddit': data = RedditDataset() elif args.dataset in ['photo', "computer"]: data = MsDataset(args) else: data = load_data(args) features = torch.FloatTensor(data.features) #将数据集中的特征数据转换为PyTorch中的FloatTensor类型。 labels = torch.LongTensor(data.labels) #假设 data.labels 是一个包含类别标签的列表，那么这段代码将其转换为一个 PyTorch 的 LongTensor 张量 train_mask = torch.ByteTensor(data.train_mask) val_mask = torch.ByteTensor(data.val_mask) test_mask = torch.ByteTensor(data.test_mask) num_feats = features.shape[1] #获取特征的数量，并将其赋值给变量num_feats. n_classes = data.num_labels #指定分类类别数量. n_edges = data.graph.number_of_edges() #边的数量 current_time = time.strftime('%d_%H:%M:%S', localtime()) writer = SummaryWriter(log_dir='runs/' + current_time + '_' + args.sess, flush_secs=30)

这段代码是 `main()` 函数的一部分，它主要完成了数据集的加载和预处理的工作，并且创建了一个 TensorBoard 的可视化实例用于记录模型训练过程。

首先，根据命令行参数 `args.dataset` 的不同值，选择不同的数据集进行加载。如果 `args.dataset` 的值是 'reddit'，则会加载 Reddit 数据集，否则会通过 `load_data()` 函数加载指定的数据集。如果 `args.dataset` 的值是 'photo' 或 'computer'，则会使用 `MsDataset` 类加载 Microsoft 数据集。

接着，将加载的数据集中的特征数据、标签、训练集、验证集和测试集的掩码转换为 PyTorch 中的 Tensor 类型（分别为 `torch.FloatTensor` 和 `torch.ByteTensor`）。其中，`features` 是一个 `n` 行 `d` 列的矩阵，表示有 `n` 个节点，每个节点有 `d` 维的特征；`labels` 是一个长度为 `n` 的向量，表示每个节点的标签；`train_mask`、`val_mask` 和 `test_mask` 是长度为 `n` 的布尔向量，用于指示每个节点是否属于训练集、验证集或测试集。

然后，根据特征矩阵的形状获取特征的数量，并将其赋值给变量 `num_feats`。同时，根据数据集对象的 `num_labels` 属性获取分类类别数量，并将其赋值给变量 `n_classes`。将数据集对象的 `graph` 属性中存储的图数据中边的数量赋值给变量 `n_edges`。

最后，根据当前时间和命令行参数 `args.sess` 的值创建一个 TensorBoard 的可视化实例，并将其记录在目录 `runs/` 下，用于记录模型训练过程。`flush_secs` 参数表示每隔多少秒将缓冲区的数据写入磁盘一次。