使用dgl展示Cora数据集
时间: 2023-07-09 08:08:13 浏览: 55
首先,你需要安装dgl库。可以通过以下命令进行安装:
```bash
pip install dgl
```
然后,你需要下载Cora数据集。可以使用以下命令进行下载:
```bash
wget https://data.dgl.ai/dataset/cora_raw.zip
unzip cora_raw.zip
```
接下来,你可以使用以下代码来加载数据集并使用dgl构建图:
```python
import dgl
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
from dgl.data import citation_graph as citegrh
# 加载数据集
data = citegrh.load_cora()
# 创建图
g = dgl.DGLGraph()
g.add_nodes(data.num_nodes)
g.add_edges(data.edge_index[0], data.edge_index[1])
# 设置节点特征
features = torch.FloatTensor(data.features)
g.ndata['feat'] = features
# 设置标签
labels = torch.LongTensor(data.labels)
g.ndata['label'] = labels
# 打印图的信息
print(g)
```
这样就可以加载Cora数据集并使用dgl来构建图了。
相关问题
图神经网络复读取数据集的代码
当使用图神经网络进行数据集的复读时,通常需要使用一些库和工具来加载和处理图数据。以下是一个示例代码,展示了如何使用DGL库来加载和处理图数据集:
```python
import dgl
from dgl.data import citation_graph
# 加载数据集
dataset = citation_graph.load_cora()
# 创建图
g = dataset
# 打印图的信息
print('Number of nodes:', g.number_of_nodes())
print('Number of edges:', g.number_of_edges())
# 获取节点特征和标签
features = g.ndata['feat']
labels = g.ndata['label']
# 打印节点特征和标签的维度
print('Feature shape:', features.shape)
print('Label shape:', labels.shape)
```
在这个示例中,我们使用了DGL库来加载一个名为Cora的图数据集。首先,我们通过调用`citation_graph.load_cora()`函数加载Cora数据集。然后,我们从数据集中获取第一个图对象`g`。我们可以使用`g.number_of()`和`g.number_of_edges()`函数获取图的节点数和边数。
接下来,我们可以通过访问`g.ndata`字典来获取节点特征和标签。在这个示例中,我们假设节点特征保存在`'feat'`键下,标签保存在`'label'`键下。我们可以使用`features.shape`和`labels.shape`来获取节点特征和标签的维度。
请注意,这只是一个示例代码,实际使用时可能需要根据具体的数据集和图神经网络模型进行适当的修改。
Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation?这篇文章的代码使用dgl该如何实现?
这篇文章中介绍了一种使用Transformer进行图表示学习的方法,并发现相对于GCN和GAT等传统的图神经网络方法,Transformer在图表示学习中表现不佳。
如果您想在使用dgl库中实现这个方法,您需要将原先的PyTorch代码适应于dgl的图表示方式。具体来说,您需要做以下几步:
1. 加载数据集:您可以使用dgl提供的API加载图数据集,例如:
```
import dgl
from dgl.data import citation_graph
data = citation_graph.load_cora()
g = data.graph
```
2. 创建模型:您需要根据论文中的模型架构构建模型。在dgl中,您可以使用dgl.nn模块中的类来实现,例如:
```
import torch.nn as nn
import dgl.nn as dglnn
class GraphTransformer(nn.Module):
def __init__(self, in_feats, out_feats, num_heads, num_layers):
super().__init__()
self.layers = nn.ModuleList()
self.layers.append(dglnn.GraphMultiHeadAttention(in_feats, num_heads))
for i in range(num_layers - 1):
self.layers.append(dglnn.GraphMultiHeadAttention(out_feats, num_heads))
self.mlp = nn.Sequential(
nn.Linear(out_feats, out_feats),
nn.ReLU(),
nn.Linear(out_feats, out_feats)
)
def forward(self, g, x):
h = x
for layer in self.layers:
h = layer(g, h)
g.ndata['h'] = h
hg = dgl.mean_nodes(g, 'h')
return self.mlp(hg)
```
3. 训练模型:您可以使用PyTorch提供的训练API进行模型训练,例如:
```
import torch.optim as optim
model = GraphTransformer(in_feats, out_feats, num_heads, num_layers)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
# forward
logits = model(g, features)
loss = loss_fn(logits[train_mask], labels[train_mask])
# backward
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# evaluate
model.eval()
with torch.no_grad():
logits = model(g, features)
train_acc = accuracy(logits[train_mask], labels[train_mask])
val_acc = accuracy(logits[val_mask], labels[val_mask])
test_acc = accuracy(logits[test_mask], labels[test_mask])
```
这里的`features`是节点特征矩阵,`train_mask`、`val_mask`和`test_mask`是训练集、验证集和测试集的掩码。您需要根据您的任务修改损失函数和评估指标。
希望这些代码片段能帮助您理解如何在dgl中实现Transformer进行图表示学习。