v_d.ndata是什么用法

时间: 2023-05-10 10:56:12 浏览: 310
v_d.ndata是DGL库中节点特征的一种表示方式，它可以用来存储节点的特征向量。在DGL中，节点特征通常是一个张量，而v_d.ndata则是这个张量的一种表示方式。通过v_d.ndata，我们可以方便地对节点特征进行读取和修改。
相关问题

v_d.ndata['h'] = actual_node_feats什么意思

这是一个 PyTorch 中的代码片段，其中 v_d 是一个节点的变量，而 actual_node_feats 是该节点的特征向量。这行代码的作用是将 actual_node_feats 赋值给 v_d 的 'h' 属性。

batch_graph.ndata.pop('h')是什么

意思？ batch_graph.ndata.pop('h')的意思是从批次图(batch_graph)中删除名为'h'的节点特征。这是一个GraphConvolutionalNetwork(GCN)中的常见操作。
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def forward(self, batch_graph): node_feats = batch_graph.ndata.pop('h') node_feats = self.init_transform(node_feats) node_feats = self.gnn(batch_graph, node_feats) batch_size = batch_graph.batch_size node_feats = node_feats.view(batch_size, -1, self.output_feats) return node_feats什么意思

这是一个PyTorch中的神经网络模型的前向传播函数，输入参数是一个批量的图数据，其中包含节点特征。函数首先从图数据中提取节点特征，然后通过一个初始化变换和一个图神经网络模型对节点特征进行处理。...

import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score mpl.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']= False data=pd.read_csv('data.csv') #print(data.head) data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) data['单价']=data['单价'].map(lambda d:d.replace('元/平米','')) data['单价']=data['单价'].astype(float) data['总价']=data['总价'].map(lambda e:e.replace('万','')) data['总价']=data['总价'].astype(float) data['建筑面积']=data['建筑面积'].map(lambda p:p.replace('平米','')) data['建筑面积']=data['建筑面积'].astype(float) copy_d=data.copy() copy_d[['室','厅','卫']]=copy_d['户型'].str.extract('(\d+)室(\d+)厅(\d+)卫') copy_d['室']=copy_d['室'].astype(float) new_data=data[['总价','建筑面积']] new_data['室']=copy_d['室'] new_data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) print(new_data) new_data.loc[2583]=[None,180.00,4] data_train=new_data.loc[0:2582] x_list=['建筑面积','室'] ndata_mean=data_train.mean() ndata_std=data_train.std() data_train=(data_train-ndata_mean)/ndata_std x_train=data_train[x_list].values y_train=data_train['总价'].values svr=LinearRegression() svr.fit(x_train,y_train) x_test=((new_data[x_list]-ndata_mean[x_list])/ndata_std[x_list]).values y_test=((new_data['总价']-ndata_mean['总价'])/ndata_std).values print(y_test) y_pred=svr.predict(x_test) new_data['y_pred']=y_test*ndata_std['总价']+ndata_mean['总价'] print(new_data[['总价','y_pred']]) svr_acc=svr.score(x_test,y_test)*100 svr_mae=mean_absolute_error(x_test,y_pred) print(svr_mae)

这段代码主要是使用线性回归模型对房价进行预测，其中使用了 pandas 和 sklearn 进行数据的处理和模型的建立。具体来说，代码首先读取了一个 csv 文件，并进行了一些数据清洗，然后对数据进行了特征工程，提取出了室...

import os import sys import numpy as np def creat_pcd(input_path, output_path): #Lodaing txt Full_Data = np.loadtxt(input_path) #Creating pcd if os.path.exists(output_path): os.remove(output_path) Output_Data = open(output_path, 'a') Output_Data.write('# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format\nVERSION 0.7\nFIELDS x y z rgba\nSIZE 4 4 4 4\nTYPE F F F U\nCOUNT 1 1 1 1') string = '\nWIDTH ' + str(Full_Data.shape[0]) Output_Data.write(string) Output_Data.write('\nHEIGHT 1\nVIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0') string = '\nPOINTS ' + str(Full_Data.shape[0]) Output_Data.write(string) Output_Data.write('\nDATA ascii') for j in range(Full_Data.shape[0]): R=Full_Data[j,1] G=Full_Data[j,1] B=Full_Data[j,2] value = (int(R) << 16 | int(G) << 8 | int(B)) string = ('\n' + str(Full_Data[j,0]) + ' ' + str(Full_Data[j, 1]) + ' ' +str(Full_Data[j, 2]) + ' ' + str(value)) Output_Data.write(string) Output_Data.close() print('--------------Completed--------------') a = input("请输入TXT文件路径：")#文件路径中斜杆使用"/"，比如：D:/pcl/points.txt b = input("请输入PCD文件保存路径：")#比如：D:/pcl/points.pcd creat_pcd(a, b)对这些代码优化

output_data.write(f"# .PCD v{PCD_VERSION} - Point Cloud Data file format\n") output_data.write("VERSION {}\n".format(PCD_VERSION)) output_data.write("FIELDS {}\n".format(" ".join(PCD_FIELDS))) ...

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 14, in <module> g.ndata['feat'] = feat File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\view.py", line 99, in __setitem__ self._graph._set_n_repr(self._ntid, self._nodes, {key: val}) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\heterograph.py", line 4346, in _set_n_repr if F.context(val) != self.device: File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\backend\pytorch\tensor.py", line 99, in context return input.device AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'device' 进程已结束,退出代码1

这个错误发生在使用 DGL 库设置节点属性时，因为传入的特征值是 Numpy 数组，而不是 PyTorch 张量。可以将 Numpy 数组转换为 PyTorch 张量，例如： python import torch import numpy as np feat = np.ones((10...

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/getCSV.py", line 114, in <module> getData(CSVPATH,OUTPATH) File "E:/403/myworld/VGAE/getCSV.py", line 79, in getData graph.ndata["node_features"] = new_node_feat File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\view.py", line 99, in __setitem__ self._graph._set_n_repr(self._ntid, self._nodes, {key: val}) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\heterograph.py", line 4346, in _set_n_repr if F.context(val) != self.device: File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\backend\pytorch\tensor.py", line 99, in context return input.device AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'device'

这个错误提示也是 PyTorch 的错误，可能是因为你将 numpy.ndarray 转换为 PyTorch 的 Tensor 时没有指定使用 CPU 进行操作，而在之后使用时调用了 GPU 相关的函数，导致出现错误。 你可以将 numpy.ndarray 转换为 ...

def forward(self, g, feat): with g.local_scope(): g.ndata['h'] = feat g.update_all(self.message_func1, fn.mean(msg='m', out='h')) # g.update_all(self.message_func2, fn.mean(msg='m', out='h')) node_rep = g.ndata['h'] if self.layer_norm: node_rep = self.layer_norm_weight(node_rep) if self.bias: node_rep = node_rep + self.h_bias if self.self_loop: h = self.node_ME(feat, feat) node_rep = node_rep + h if self.activation: node_rep = self.activation(node_rep) node_rep = self.dropout(node_rep) return node_rep

接下来，使用 g.update_all(self.message_func1, fn.mean(msg='m', out='h')) 对图 g 中的所有边进行消息传递，并使用 mean 函数对接收到的消息进行聚合，然后将结果存储在节点特征字典 ndata 的键 'h' 中...

\ndata = pd.read_csv(\"D:\\\\Iris_flower_dataset.csv\")

具体来说，这行代码使用了 pandas 库中的 "read_csv()" 函数，它接收一个文件路径作为参数，并返回一个 DataFrame 对象。在这个例子中，文件路径为 "D:\Iris_flower_dataset.csv"，其中的反斜杠被转义成了双反斜杠。...

D:\code\myworld\lib\site-packages\requests\__init__.py:109: RequestsDependencyWarning: urllib3 (2.0.2) or chardet (None)/charset_normalizer (3.0.1) doesn't match a supported version! warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/graphBatch.py", line 38, in <module> dgl.save_graphs(OUT_PATH + "merged_graph_train.bin",[merged_graph_train],'coo') File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\data\graph_serialize.py", line 142, in save_graphs save_heterographs(filename, g_list, labels, formats) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\data\heterograph_serialize.py", line 37, in save_heterographs filename, gdata_list, tensor_dict_to_ndarray_dict(labels), formats File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\data\heterograph_serialize.py", line 17, in tensor_dict_to_ndarray_dict for key, value in tensor_dict.items(): AttributeError: 'str' object has no attribute 'items'

g.ndata['feat'] = torch.randn(4, 5) g.edata['feat'] = torch.randn(3, 3) # 以COO格式存储 dgl.save_graphs('graph.bin', [g], 'coo', {}) # 读取存储的图 glist, _ = dgl.load_graphs('graph.bin') print...

node_rep = g.ndata['h']

通过使用 g.ndata['h']，可以获取图 g 中所有节点的特征，这些特征存储在键为 'h' 的张量中。 在这段代码中，将节点特征赋值给变量 node_rep，以便后续进行进一步的处理和操作。通过这个操作，可以获得图中...

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/trainMy.py", line 59, in <module> loss = criterion(z.view(-1).to(torch.float32), g.ndata['node_features'].view(-1)) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 619, in forward return F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3098, in binary_cross_entropy return torch._C._nn.binary_cross_entropy(input, target, weight, reduction_enum) RuntimeError: Found dtype Double but expected Float

可以将输入数据的数据类型转换为 Float 即可，可以使用 to() 方法进行转换。例如，将 z 和 g.ndata['node_features'] 的数据类型都转换为 Float，代码如下所示： python z = z.to(torch.float32) node...

class GraphPooling(nn.Module): def __init__(self, pool_type): super(GraphPooling, self).__init__() self.pool_type = pool_type if pool_type == 'mean': self.reduce_func = fn.mean(msg='m', out='h') elif pool_type == 'max': self.reduce_func = fn.max(msg='m', out='h') elif pool_type == 'min': self.reduce_func = fn.min(msg='m', out='h') def forward(self, g, feat): with g.local_scope(): g.ndata['x'] = feat g.update_all(fn.copy_u('x', 'm'), self.reduce_func) return g.ndata['h']

然后使用g.update_all函数，根据消息传递规则fn.copy_u('x', 'm')将节点特征'x'复制到边上的消息'm'中，并使用预定义的reduce_func对消息进行池化操作。最后，返回经过池化操作后的节点特征'h'。 这个GraphPooling...

import dgl import numpy as np import torch import torch.nn as nn import dgl.function as fn # 生成10个节点和15条边的图 g = dgl.rand_graph(10, 15) # 为每个节点随机生成一个特征向量 feat = np.random.rand(10, 5) # 为每条边随机生成一个特征向量 e_feat = np.random.rand(15, 3) # 将特征向量添加到图中 g.ndata['feat'] = torch.from_numpy(feat) g.edata['e_feat'] =torch.from_numpy(e_feat) # 随机给每个节点分配一个标签 labels = np.random.randint(0, 3, size=(10,)) g.ndata['label'] = torch.from_numpy(labels) class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes): super(GraphSAGE, self).__init__() self.conv1 = dgl.nn.SAGEConv(in_feats, h_feats, 'mean') self.conv2 = dgl.nn.SAGEConv(h_feats, num_classes, 'mean') def forward(self, g, in_feat): h = self.conv1(g, in_feat) h = torch.relu(h) h = self.conv2(g, h) g.ndata['h'] = h hg = dgl.mean_nodes(g, 'h') return hg # 定义超参数 in_feats = 5 h_feats = 10 num_classes = 3 lr = 0.01 num_epochs = 20 # 创建模型和优化器 model = GraphSAGE(in_feats, h_feats, num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): logits = model(g, g.ndata['feat']) labels = g.ndata['label'] loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('Epoch %d | Loss: %.4f' % (epoch, loss.item())) # 预测 model.eval() with torch.no_grad(): logits = model(g, g.ndata['feat']) pred = logits.argmax(1) print('Predicted labels:', pred) 报错：RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个错误是因为在创建特征向量时使用了numpy中的float64类型，而在将特征向量添加到图中时使用了torch中的float32类型。你可以在生成特征向量时将其转换为float32类型，如下所示： python feat = np.random.rand...

def train(device, model, opt, loss_fn, train_loader): model.train() epoch_loss = 0 f1 = [] for g in train_loader: g = g.to(device) feat = g.ndata['feat'] label = g.ndata['label'] logits = model(g, feat) loss = loss_fn(logits, label) f1.append(get_f1(logits.detach().cpu().numpy(), label.detach().cpu().numpy())) epoch_loss += loss.data.item() opt.zero_grad() loss.backward() opt.step() return epoch_loss / len(train_loader), np.mean(f1)，写一个train_loader以调用该函数

这里提供一个简单的train_loader示例： from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class GraphDataset(Dataset): def __init__(self, graphs...在训练时，可以使用 train() 函数进行模型训练和评估。

g.ndata['h'] = torch.from_numpy(node_feature)

具体来说，g是一个DGL库中的图对象，ndata表示节点数据，'h'表示节点的特征名称，torch.from_numpy(node_feature)则将numpy数组node_feature转换为PyTorch张量，并将其赋值给所有节点的'h'属性。这样做是为了方便...

1.2.14\AirtestIDE\airtest\core\android\static\adb\windows\adb.exe -P 5037 -s f19e7fbe shell ls [21:51:10][ERROR]<airtest.core.api> Traceback (most recent call last): File "airtest\core\android\adb.py", line 374, in shell File "airtest\core\android\adb.py", line 332, in raw_shell File "airtest\core\android\adb.py", line 197, in cmd airtest.core.error.AdbError: stdout[b'acct\r\napex\r\nbin\r\nbugreports\r\ncache\r\ncharger\r\nconfig\r\ncust\r\nd\r\ndata\r\ndebug_ramdisk\r\ndefault.prop\r\ndev\r\netc\r\nlost+found\r\nmnt\r\nodm\r\noem\r\nproc\r\nproduct\r\nproduct_services\r\nres\r\nsbin\r\nsdcard\r\nstorage\r\nsys\r\nsystem\r\nvendor\r\n'] stderr[b'ls: ./init.zygote64_32.rc: Permission denied\r\nls: ./init.rc: Permission denied\r\nls: ./init.usb.rc: Permission denied\r\nls: ./ueventd.rc: Permission denied\r\nls: ./init.zygote32.rc: Permission denied\r\nls: ./init.recovery.hardware.rc: Permission denied\r\nls: ./init: Permission denied\r\nls: ./init.miui.google_revenue_share_v2.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.cust.rc: Permission denied\r\nls: ./init.environ.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.post_boot.sh: Permission denied\r\nls: ./init.miui.qadaemon.rc: Permission denied\r\nls: ./verity_key: Permission denied\r\nls: ./init.recovery.qcom.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.rc: Permission denied\r\nls: ./init.usb.configfs.rc: Permission denied\r\nls: ./init.exaid.hardware.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.google_revenue_share.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.nativedebug.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.early_boot.sh: Permission denied\r\nls: ./metadata: Permission denied\r\n'] During handling of the above exception, another exception occurred:

具体需要提供旧版本信息（IDE版本，是否使用本地python环境，若使用本地安装的airtest和pocoui版本如何）、新版本信息（IDE版本，是否使用本地python环境，若使用本地安装的airtest和pocoui版本如何）、进行了怎样的...

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资源摘要信息:"博客旅游" 博客旅游是一个以博客形式分享旅行经验和旅游信息的平台。随着互联网技术的发展和普及，博客作为一种个人在线日志的形式，已经成为人们分享生活点滴、专业知识、旅行体验等的重要途径。博客旅游正是结合了博客的个性化分享特点和旅游的探索性，让旅行爱好者可以记录自己的旅游足迹、分享旅游心得、提供目的地推荐和旅游攻略等。 在博客旅游中，旅行者可以是内容的创造者也可以是内容的消费者。作为创造者，旅行者可以通过博客记录下自己的旅行故事、拍摄的照片和视频、体验和评价各种旅游资源，如酒店、餐馆、景点等，还可以分享旅游小贴士、旅行日程规划等实用信息。作为消费者，其他潜在的旅行者可以通过阅读这些博客内容获得灵感、获取旅行建议，为自己的旅行做准备。 在技术层面，博客平台的构建往往涉及到多种编程语言和技术栈，例如本文件中提到的“PHP”。PHP是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言，特别适合于网页开发，并可以嵌入到HTML中使用。使用PHP开发的博客旅游平台可以具有动态内容、用户交互和数据库管理等强大的功能。例如，通过PHP可以实现用户注册登录、博客内容的发布与管理、评论互动、图片和视频上传、博客文章的分类与搜索等功能。 开发一个功能完整的博客旅游平台，可能需要使用到以下几种PHP相关的技术和框架： 1. HTML/CSS/JavaScript：前端页面设计和用户交互的基础技术。 2. 数据库管理：如MySQL，用于存储用户信息、博客文章、评论等数据。 3. MVC框架：如Laravel或CodeIgniter，提供了一种组织代码和应用逻辑的结构化方式。 4. 服务器技术：如Apache或Nginx，作为PHP的运行环境。 5. 安全性考虑：需要实现数据加密、输入验证、防止跨站脚本攻击(XSS)等安全措施。 当创建博客旅游平台时，还需要考虑网站的可扩展性、用户体验、移动端适配、搜索引擎优化（SEO）等多方面因素。一个优质的博客旅游平台，不仅能够提供丰富的内容，还应该注重用户体验，包括页面加载速度、界面设计、内容的易于导航等。 此外，博客旅游平台还可以通过整合社交媒体功能，允许用户通过社交媒体账号登录、分享博客内容到社交网络，从而提升平台的互动性和可见度。 综上所述，博客旅游作为一个结合了旅行分享和在线日志的平台，对于旅行者来说，不仅是一个记录和分享旅行体验的地方，也是一个获取旅行信息、学习旅游知识的重要资源。而对于开发者来说，构建这样一个平台需要运用到多种技术和考虑多个技术细节，确保平台的功能性和用户体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【单片机编程实战】：掌握流水灯与音乐盒同步控制的高级技巧

![单片机编程](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-48cf6abe199bab09d31c122e1f49cea4.png) # 摘要 单片机作为电子技术领域的基础组件，广泛应用于各类控制项目。本文从基础开始，详细探讨了单片机在流水灯和音乐盒项目中的应用原理，并分析了如何实现这两个功能的同步控制。通过对硬件和软件层面的深入剖析，本文提供了一系列实践操作和高级技巧，旨在提升流水灯与音乐盒同步控制的性能和效率。通过本研究，读者将能够更好地理解和掌握单片机在复杂控制系统中的应用，进而创新开发更多
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java 号码后四位用‘xxxx’脱敏

在Java中，对电话号码后四位进行脱敏通常是为了保护用户隐私。你可以通过字符串截取和替换的方式来实现这个功能。下面是一个简单的示例： ```java public class Main { public static void main(String[] args) { String phoneNumber = "1234567890"; // 假设原始手机号 int startCutOff = phoneNumber.length() - 4; // 要开始切割的位置是后四位的起始位置 String maskedNumber = ph