datasets.Planetoid

`datasets.Planetoid` 是一个用于图分类任务的数据集，包含三个不同的数据集，即 `Cora`、`CiteSeer` 和 `PubMed`。每个数据集包含一组节点，节点之间通过边连接。每个节点都有一个特征向量和一个标签，任务是预测每个节点的标签。这个数据集通常用于测试图卷积网络（GCN）等图神经网络的性能。`datasets.Planetoid` 可以使用 PyTorch Geometric 库中的 `Planetoid` 类加载。

相关问题

OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。from torch_geometric.datasets import Planetoid

这个错误通常是由于缺少依赖库或者环境变量配置不正确导致的。建议您检查一下以下几个方面：

1. 检查您的环境变量是否正确配置，特别是与 Python 和 PyTorch 相关的环境变量。

2. 检查您是否已经安装了 torch_geometric 库以及其依赖库。可以通过 pip install torch-geometric 命令来安装。

3. 如果您使用的是 Anaconda 环境，建议您尝试在 Anaconda Prompt 中运行代码，以确保环境变量和依赖库都正确配置。

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。