idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, data_name), dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) adj = adj.T + adj adj = adj.minimum(1) return features.toarray(), idx_map, adj.toarray(), labels

时间: 2023-06-13 21:02:24 浏览: 58
这段代码主要是读取数据文件并生成邻接矩阵。首先,读取数据文件中的 `idx_features_labels` 和 `cites` 两个文件,其中 `idx_features_labels` 中包含了节点的特征和标签,`cites` 中包含了节点之间的关系。然后,通过 `idx_map` 将节点的序号映射到矩阵中的行列索引,进而生成邻接矩阵 `adj`。最后,将邻接矩阵 `adj` 转置并通过 `minimum` 函数将其限制在0和1之间,最终返回节点特征、映射字典、邻接矩阵和标签。
相关问题

idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32)

这段代码的作用是将数据集中的节点的索引提取出来,存储到一个numpy数组idx中。其中,idx_features_labels是数据集中的节点信息,第0列是节点的索引。np.array用于将第0列提取出来,并将其转化为numpy数组。dtype=np.int32用于指定数组中元素的数据类型为32位整数。

path = 'data/cora/' data_name = 'cora' print('Loading from raw data file...') idx_features_labels = np.genfromtxt("{}{}.content".format(path, data_name), dtype=np.dtype(str)) features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) _, _, labels = np.unique(idx_features_labels[:, -1], return_index=True, return_inverse=True)

这段代码是用来从Cora数据集的原始文件中加载数据的。Cora是一个常用的图分类数据集,包含2708个科学出版物,每个出版物有1433个词作为特征,标签是出版物所属的一类。 具体来说,这段代码首先使用numpy的genfromtxt函数从Cora数据集的文件中读取数据。Cora数据集的每一行都包含出版物的ID、1433个特征值和标签,这些值都被视为字符串类型。因此,dtype=np.dtype(str)告诉numpy将所有值都视为字符串类型。 然后,代码使用切片操作idx_features_labels[:, 1:-1]提取特征值,并使用np.float32将其转换为浮点数类型,创建一个稀疏矩阵。 接下来,代码使用np.unique函数确定Cora数据集中的唯一标签,并将它们转换为整数索引,以便在训练过程中使用。这些整数标签存储在变量labels中。

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import pickle import numpy as np import os # from scipy.misc import imread def load_CIFAR_batch(filename): with open(filename, 'rb') as f: datadict = pickle.load(f, encoding='bytes') X = datadict[b'data'] Y = datadict[b'labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y def load_CIFAR10(ROOT): xs = [] ys = [] for b in range(1, 2): f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b,)) X, Y = load_CIFAR_batch(f) xs.append(X) ys.append(Y) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) del X, Y Xte, Yte = load_CIFAR_batch(os.path.join(ROOT, 'test_batch')) return Xtr, Ytr, Xte, Yte def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, } def load_models(models_dir): models = {} for model_file in os.listdir(models_dir): with open(os.path.join(models_dir, model_file), 'rb') as f: try: models[model_file] = pickle.load(f)['model'] except pickle.UnpicklingError: continue return models这是一个加载cifar10数据集的函数,如何修改使其能加载mnist数据集,不使用TensorFlow

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