node_onehot_t[k][m] = torch.tensor(node_onehot_t[k][m], dtype=torch.float32).view(-1, embedding_dim)怎么用sourceTensor.clone().detach() 改写
时间: 2024-05-22 11:15:06 浏览: 20
node_onehot_t[k][m] = sourceTensor.clone().detach().view(-1, embedding_dim)
其中,sourceTensor是原始的张量,使用clone()方法复制一份,然后使用detach()方法得到一个新的张量,最后可以直接调用view()方法改变形状。
相关问题
edge_index = torch.tensor(list(G.edges)).t().contiguous()报错ValueError: too many dimensions 'str'
这个错误的原因是 list(G.edges) 返回的是字符串类型,而 torch.tensor() 函数只接受数字类型的输入。你需要将节点名称转换为数字,然后再传递给 torch.tensor() 函数。
你可以使用 PyTorch 中的 Dataset 和 DataLoader 类来处理这个问题。首先,创建一个字典,将每个节点名称映射到一个数字。然后,使用这个字典将图中的每个节点名称替换为数字,并将边列表转换为数字形式。最后,将转换后的边列表传递给 torch.tensor() 函数即可。
以下是一个示例代码:
```
from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.data import DataLoader
import torch
# Load the Cora dataset
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')
# Create a dictionary to map each node name to a number
node_to_index = {node: i for i, node in enumerate(dataset.data.x[:, 0])}
# Convert the edge list to a numerical format
edges = [(node_to_index[edge[0]], node_to_index[edge[1]]) for edge in dataset.data.edge_index.t().tolist()]
# Convert the edge list to a PyTorch tensor
edge_index = torch.tensor(edges).t().contiguous()
```
请注意,这只是一个示例代码,具体实现细节可能因数据集而异。
import networkx as nx from neo4j import GraphDatabase from torch_geometric.data import Data # Connect to Neo4j database driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password)) # Define a Cypher query to retrieve nodes and relationships from Neo4j query = """ MATCH (n)-[r]->(m) RETURN id(n) AS source, id(m) AS target, type(r) AS edge_type, labels(n) AS source_labels, labels(m) AS target_labels, properties(n) AS source_props, properties(m) AS target_props """ # Execute the query and retrieve the results with driver.session() as session: results = session.run(query) # Convert the query results to a NetworkX graph graph = nx.MultiDiGraph() for record in results: graph.add_edge(record['source'], record['target'], key=record['edge_type'], source_labels=record['source_labels'], target_labels=record['target_labels'], source_props=record['source_props'], target_props=record['target_props']) # Convert the NetworkX graph to a PyTorch Geometric Data object x = [] edge_index = [] edge_attr = [] for node in graph.nodes(): node_attrs = [] for label in graph.nodes[node]['labels']: node_attrs.append(label) for prop in graph.nodes[node]['source_props']: node_attrs.append(prop) x.append(node_attrs) for source, target, data in graph.edges(keys=True, data=True): edge_index.append([source, target]) edge_attrs = [] for label in data['source_labels']: edge_attrs.append(label) for prop in data['properties']: edge_attrs.append(prop) edge_attr.append(edge_attrs) data = Data(x=torch.tensor(x), edge_index=torch.tensor(edge_index).t().contiguous(), edge_attr=torch.tensor(edge_attr))详细注释
这段代码的作用是从一个Neo4j数据库中检索节点和关系,将它们转化为一个PyTorch Geometric Data对象。以下是代码的详细注释:
```python
# 导入所需的包
import networkx as nx
from neo4j import GraphDatabase
from torch_geometric.data import Data
# 连接到Neo4j数据库
driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password))
# 定义一个Cypher查询语句,用于从Neo4j数据库中检索节点和关系。
query = """
MATCH (n)-[r]->(m)
RETURN id(n) AS source, id(m) AS target, type(r) AS edge_type,
labels(n) AS source_labels, labels(m) AS target_labels,
properties(n) AS source_props, properties(m) AS target_props
"""
# 执行查询并检索结果
with driver.session() as session:
results = session.run(query)
# 将查询结果转化为一个NetworkX图
graph = nx.MultiDiGraph()
for record in results:
graph.add_edge(record['source'], record['target'], key=record['edge_type'],
source_labels=record['source_labels'], target_labels=record['target_labels'],
source_props=record['source_props'], target_props=record['target_props'])
# 将NetworkX图转化为一个PyTorch Geometric Data对象
x = []
edge_index = []
edge_attr = []
# 遍历图中的每个节点,将节点的属性存储在x列表中
for node in graph.nodes():
node_attrs = []
for label in graph.nodes[node]['labels']:
node_attrs.append(label)
for prop in graph.nodes[node]['source_props']:
node_attrs.append(prop)
x.append(node_attrs)
# 遍历图中的每条边,将边的属性存储在edge_index和edge_attr列表中
for source, target, data in graph.edges(keys=True, data=True):
edge_index.append([source, target])
edge_attrs = []
for label in data['source_labels']:
edge_attrs.append(label)
for prop in data['properties']:
edge_attrs.append(prop)
edge_attr.append(edge_attrs)
# 创建一个PyTorch Geometric Data对象
data = Data(x=torch.tensor(x), edge_index=torch.tensor(edge_index).t().contiguous(),
edge_attr=torch.tensor(edge_attr))
```
这段代码的主要步骤包括:
1. 首先,连接到一个Neo4j数据库。
2. 然后,定义一个Cypher查询语句来检索节点和关系。
3. 执行查询,并将结果转化为一个NetworkX图。
4. 遍历图中的每个节点,将节点的属性存储在x列表中。
5. 遍历图中的每条边,将边的属性存储在edge_index和edge_attr列表中。
6. 最后,创建一个PyTorch Geometric Data对象,其中包含节点属性x、边属性edge_attr和边索引edge_index。
这段代码的目的是将一个Neo4j图转化为一个PyTorch Geometric Data对象,以便进行图神经网络的训练和推理。
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