dgl.add_self_loop(g)

时间: 2023-07-15 12:11:06 浏览: 526
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dgl-0.6.0.post1-cp39-cp39-win-amd64.zip

`dgl.add_self_loop(g)` 是一个 DGL (Deep Graph Library) 中的函数，用于在图 `g` 中添加自环。自环是指从节点到其自身的边。在某些图神经网络中，自环可以提供节点自身信息的表示，从而加强模型学习能力。 例如，对于节点嵌入模型，可以将自环视为节点自身的嵌入，从而将节点的自身信息考虑在内。具体地，如果一个节点 v 有自环，则在计算节点 v 的嵌入时，可以将自环的嵌入与邻居节点的嵌入一起考虑。 需要注意的是，如果图已经存在自环，则 `dgl.add_self_loop(g)` 不会改变该图的结构。
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使用QTimer对象代替QBasicTimer对象，修改程序class MyWindow(QWidget): def init(self): super().init() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start()

self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal....

程序运行提示QBasicTimer::stop: Failed. Possibly trying to stop from a different thread，修改程序class MyWindow(QWidget): def init(self): super().init() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start()

self.ui.label_5.setText(f"已保存 {self.saved_color_photos} 张") def update_saved_depth_photos_label(self, num_photos): self.saved_depth_photos += num_photos self.ui.label_6.setText(f"已保存 {self....

程序运行提示AttributeError: 'MyWindow' object has no attribute 'image_thread'，优化程序def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) # 启动 ImageThread self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def close(self): self.image_thread.stop() self.pipeline.stop() self.is_camera_opened = False self.label.setText('相机未打开') self.label.setStyleSheet('color:red') self.open_btn.setEnabled(True) self.close_btn.setEnabled(False) print("已保存color_image的数量是：%d" % self.saved_color_photos) print("已保存depth_image的数量是：%d" % self.saved_depth_photos) self.hide() # 将窗口隐藏，而非退出程序

self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect...

程序运行提示AttributeError: 'MyWindow' object has no attribute 'image_thread'，优化程序class MyWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.thread_list = [] self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) # 启动 ImageThread self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def close(self): self.image_thread.stop() self.pipeline.stop() self.is_camera_opened = False self.label.setText('相机未打开') self.label.setStyleSheet('color:red') self.open_btn.setEnabled(True) self.close_btn.setEnabled(False) print("已保存color_image的数量是：%d" % self.saved_color_photos) print("已保存depth_image的数量是：%d" % self.saved_depth_photos) self.hide() # 将窗口隐藏，而非退出程序

super().__init__() self.thread_list = [] self.image_thread = None # 添加这行代码 self.init_ui() # ... 当然，这只是一种暂时的解决方法，你还需要找出程序中出现的其他问题并加以修复。

程序提示AttributeError: 'ImageThread' object has no attribute '_dgl'，优化程序 def __init__(self, pipeline, color_label, depth_label, interval, color_photo_dir, depth_photo_dir): super().__init__() self.pipeline = pipeline self.color_label = color_label self.depth_label = depth_label self.is_running = True self.interval = interval self.color_photo_dir = color_photo_dir self.depth_photo_dir = depth_photo_dir self.saved_color_photos = 0 self.saved_depth_photos = 0 def save_photo(self, color_image, depth_image): # 保存彩色图和深度图 filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S-{}.bmp".format(self.saved_color_photos)) color_image.save(os.path.join(self.color_photo_dir, filename), "BMP") depth_image.save(os.path.join(self.depth_photo_dir, filename), "BMP") # print(self.color_photo_dir) # 更新已保存照片数量标签 self.saved_color_photos += 1 self.saved_depth_photos += 1 self.saved_color_photos_signal.emit(self.saved_color_photos) self.saved_depth_photos_signal.emit(self.saved_depth_photos) def run(self): ROT = 3 while self.is_running: # 从相机获取彩色图和深度图 frames = self.pipeline.wait_for_frames() color_frame = frames.get_color_frame() depth_frame = frames.get_depth_frame() depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data()) color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # 转换成 Qt 图像格式 depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET) # 将深度图像转换为伪彩色图像 color_image = QImage(color_image, color_image.shape[1], color_image.shape[0], color_image.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) depth_colormap = QImage(depth_colormap, depth_colormap.shape[1], depth_colormap.shape[0], depth_colormap.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 显示图像 self.color_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(color_image)) self.depth_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(depth_colormap)) v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: self._count += sum(v) if self._count > self._inspect_step: self.save_photo(color_image, depth_colormap) self._count -= self._inspect_step

self._dgl = YourDGLClass() 其中，'YourDGLClass' 是你要使用的类所代表的名称。如果你没有定义这个类，你需要先定义这个类并实现相关方法。 此外，在上述代码中，还有一个 '_count' 属性也没有在类的构造...

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dgl.edge_subgraph() 是 DGL 库中的一个函数，用于从给定的边集合中构建一个子图。它接受一个包含边的列表或一个包含...需要注意的是，边编号必须是连续的整数，否则需要用 dgl.add_reverse_edges() 函数来添加反向边。

用dgl.scatter_add和torch_scatter import scatter 运行同一组数据

dgl.scatter_add和torch_scatter的作用都是在张量的某个维度上对指定的索引进行聚合操作，但是它们的实现方式略有不同。 dgl.scatter_add是Deep Graph Library（DGL）中提供的函数，用于在图上对节点特征进行聚合。...

dgl.from_scipy()

dgl.from_scipy() 是Deep Graph...g = dgl.from_scipy(adj) 在上面的示例中，我们首先创建了一个 3x3 的稀疏矩阵 adj，代表一个无向图。然后，我们使用 dgl.from_scipy() 将该稀疏矩阵转换成一个 DGL 图 g。

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...

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dgl.from_scipy函数的输入要求是一个稀疏矩阵，且必须为scipy.sparse.csr_matrix格式。例如，可以使用scipy.sparse库中的函数将一个稠密矩阵转换为稀疏矩阵，并将其作为dgl.from_scipy函数的输入。另外需要注意的是...

python 打乱dgl.load_graphs的图和标签

你可以使用Python的random模块中的shuffle方法来打乱dgl.load_graphs返回的图和标签列表。具体操作如下： python import random import dgl # 加载图和标签 graphs, labels = dgl.load_graphs('your_graphs_...

D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\heterograph.py:92: DGLWarning: Recommend creating graphs by dgl.graph(data) instead of dgl.DGLGraph(data). dgl_warning( Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphShow.py", line 35, in <module> g.add_edge(src, dst) AttributeError: 'DGLGraph' object has no attribute 'add_edge'

这个错误提示显示你使用了 add_edge 方法，但是 DGLGraph 对象并没有这个方法。可能是因为你的 DGL 版本更新了，在新版本中这个方法被移除了。建议使用 add_edges 方法来添加边...g = dgl.graph((src, dst))

报错DGLError: dgl.to_networkx only supports homogeneous graphs

如果您在使用dgl.to_networkx将DGL图转换为NetworkX图对象时遇到DGLError: dgl.to_networkx only supports homogeneous graphs的错误，可能是因为您尝试将异质图转换为NetworkX图对象。 dgl.to_networkx函数...

程序无法执行，修改class Processor(): def __init__(self): self._inspect_step = int(cfg.get('PROCESS', 'INSPECT_STEP')) def capture_img(self): global aco aco = aco + 1 self._cam.stream_on() raw_image = self._cam.data_stream[0].get_image() if raw_image is None: print("Getting image failed.\n") return None print("Frame ID: {} Height: {} Width: {} Count: {}\n" .format(raw_image.get_frame_id(), raw_image.get_height(), raw_image.get_width(), aco - 2)) numpy_image = raw_image.get_numpy_array() if numpy_image is None: return None img = Image.fromarray(numpy_image, 'L') if self._issave: picfile = '{}/{}.bmp'.format(self._picpath, self._piccount) self._piccount = self._piccount + 1 img.save(picfile) if self._isshow: w, h = img.size scale = min(1.0 * IMG_RESIZE_W / w, 1.0 * IMG_RESIZE_H / h) self._img = ImageTk.PhotoImage(image=img.resize((int(w * scale), int(h * scale)), Image.ANTIALIAS)) self._show_cb(self._img) self._cam.stream_off() return img def process_img(self, img): return PROC_OK def inspect(self): print("process2") time.sleep(1) def rotate(self): count = 0 aco = 0 self.threadsignal = 0 while self._running: v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: aco += 1 img = self.capture_img() count = count - self._inspect_step if __name__ == '__main__': task2 = multiprocessing.Process(target=self.inspect) task2.start() task1 = multiprocessing.Process(target=self.rotate) task1.start()

v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: self._aco += 1 img = self.capture_img() count = count - self._inspect_step try: task = self._queue...

g = dgl.DGLGraph() g.add_nodes(drug_features.shape[0] + protein_features.shape[0])是什么意思

g.add_nodes(drug_features.shape[0] + protein_features.shape[0]) 表示向这个空图中添加了药物特征和蛋白质特征的节点，节点编号从 0 到 drug_features.shape[0] + protein_features.shape[0] - 1。...

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AttributeError: module 'dgl.graph_index' has no attribute 'from_bytes'

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首先，你需要使用Python的requests库来获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。由于这个链接指向的是拉勾网的搜索结果页面，通常这类网站会有反爬虫机制，所以你可能需要设置User-Agent，模拟浏览器访问，并处理可能的登录验证。 以下是一个基本的示例，注意这只是一个基础模板，实际操作可能需要根据网站的具体结构进行调整： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 模拟浏览器头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozi