这个代码里用所有的数据输入GCN模型，得到output，然后根据idx_train，idx_val,idx_test分别测试训练、验证和测试精度，但这些数据都已经被模型学习了，会不会存在不合理的情况？之前用unet验证时都是把三个数据集分开的，代码如下：def train(epoch): t = time.time() model.train() optimizer.zero_grad() output = model(features, adj) loss_train = torch.nn.functional.binary_cross_entropy(output[idx_train], labels[idx_train]) # 使用二分类交叉熵损失 acc_train = accuracy(output[idx_train], labels[idx_train]) loss_train.backward() optimizer.step() if not args.fastmode: # Evaluate validation set performance separately, # deactivates dropout during validation run. model.eval() output = model(features, adj) loss_val = torch.nn.functional.binary_cross_entropy(output[idx_val], labels[idx_val]) acc_val = accuracy(output[idx_val], labels[idx_val]) print('Epoch: {:04d}'.format(epoch+1), 'loss_train: {:.4f}'.format(loss_train.item()), 'acc_train: {:.4f}'.format(acc_train.item()), 'loss_val: {:.4f}'.format(loss_val.item()), 'acc_val: {:.4f}'.format(acc_val.item()), 'time: {:.4f}s'.format(time.time() - t)) def test(): model.eval() output = model(features, adj) loss_test = torch.nn.functional.binary_cross_entropy(output[idx_test], labels[idx_test]) acc_test = accuracy(output[idx_test], labels[idx_test]) print("Test set results:", "loss= {:.4f}".format(loss_test.item()), "accuracy= {:.4f}".format(acc_test.item())) # Train model t_total = time.time() for epoch in range(args.epochs): train(epoch) print("Optimization Finished!") print("Total time elapsed: {:.4f}s".format(time.time() - t_total)) # Testing test()

在训练过程中，模型是通过学习训练集的数据来进行优化的，因此在测试过程中使用这些数据进行评估是不合理的，因为模型已经看到了这些数据。为了避免这种情况，通常会将数据集分成三个部分：训练集、验证集和测试集。在训练过程中，只使用训练集来进行模型的优化；在验证过程中，使用验证集来确定模型的超参数，如学习速率、正则化参数等；在测试过程中，使用测试集来评估模型的性能。因此，在你提供的代码中，使用了idx_train、idx_val和idx_test来区分训练、验证和测试数据，这是一个很好的做法。

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图卷积网络进行骨骼识别代码_PyG训练图卷积网络GCN的代码参考

这里提供一个基于 Pytorch Geometric（PyG）的图卷积网络（GCN）进行骨骼识别的代码参考，供您参考：

import torch
from torch_geometric.data import DataLoader
from torch_geometric.datasets import Human36M
from torch_geometric.nn import GCNConv
from torch_geometric.utils import degree

# 加载数据集
train_dataset = Human36M('~/data/Human36M')
test_dataset = Human36M('~/data/Human36M', train=False)

# 构建数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 定义模型
class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(54, 128)
        self.conv2 = GCNConv(128, 256)
        self.conv3 = GCNConv(256, 512)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(512, 256)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(256, 17 * 3)

    def forward(self, x, edge_index):
        # 第一层GCN
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = x.relu()
        x = x.dropout()

        # 第二层GCN
        x = self.conv2(x, edge_index)
        x = x.relu()
        x = x.dropout()

        # 第三层GCN
        x = self.conv3(x, edge_index)
        x = x.relu()
        x = x.dropout()

        # 全连接层
        x = x.mean(dim=0)
        x = self.fc1(x)
        x = x.relu()
        x = self.fc2(x)

        return x.view(-1, 17, 3)

# 实例化模型并定义损失函数和优化器
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = GCN().to(device)
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(50):
    model.train()
    train_loss = 0.0
    for data in train_loader:
        data = data.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        pred = model(data.x, data.edge_index)
        loss = criterion(pred, data.y)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item() * data.num_graphs

    # 测试模型
    model.eval()
    test_loss = 0.0
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            data = data.to(device)
            pred = model(data.x, data.edge_index)
            loss = criterion(pred, data.y)
            test_loss += loss.item() * data.num_graphs

    print('Epoch {:03d}, Train Loss: {:.4f}, Test Loss: {:.4f}'.format(
        epoch, train_loss / len(train_dataset), test_loss / len(test_dataset)))

这里的数据集是人体骨骼数据集 Human3.6M，每个图表示一个人的骨骼结构，节点表示关节，边表示骨骼。

模型采用了3层 GCN，最后通过全连接层输出每个关节的3D坐标。损失函数为 MSE，优化器为 Adam。

在训练过程中，每个图的损失值都会被累加并除以数据集大小得到平均损失值。同时，每个 epoch 结束后会输出训练集和测试集的平均损失值。

mmskl configs/recognition/st_gcn_aaai18/$DATASET/test.yaml

根据你提供的命令，看起来你想要访问 `configs/recognition/st_gcn_aaai18/$DATASET/test.yaml` 文件。然而，这个路径中的 `$DATASET` 是一个占位符，需要替换为具体的数据集名称。

请将命令中的 `$DATASET` 替换为你要使用的实际数据集的名称，并确保该文件存在于指定的路径中。例如，如果你要访问名为 `my_dataset` 的数据集的测试配置文件，命令可以修改为：

mmskl configs/recognition/st_gcn_aaai18/my_dataset/test.yaml

请注意，如果 `configs/recognition/st_gcn_aaai18/$DATASET/test.yaml` 文件不存在或路径不正确，你将无法访问到它。确保提供正确的文件路径和数据集名称，以便正常访问文件。

如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，我将尽力帮助你解决问题。