Pytorch geometric:如何解释以下代码片段中的输入?
Pytorch geometric: how to explain the input in the below code-snippet?
我正在 https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/introduction.html
阅读 PyTorch 几何文档
在这个页面上,有一个代码片段:
import torch
from torch_geometric.data import Data
edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2],
[1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long)
x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)
data = Data(x=x, edge_index=edge_index)
上述代码片段最后一行的输出是:
Data(edge_index=[2, 4], x=[3, 1])
edge_index
2 和 4 怎么样?如果我理解正确的话,有四个边被定义为从 0 开始的索引。这个假设是错误的吗?还有,x =[3, 1]
是什么意思?
Data
是 class,所以我不希望它成为 return 任何东西。 Class 定义在这里:https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/modules/data.html。我阅读了文档。 x
应该是节点特征矩阵,edge_index
应该是图连通性。但是我不明白我在 jupyter notebook 中交叉检查的控制台输出。
好的,我想我已经理解了输出Data(edge_index=[2, 4], x=[3, 1])
。这里 [2,4] 是 edge_index
的维度,[3,1] 是 x
的维度。但是,如果我错了,请大家指正。
我正在 https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/introduction.html
阅读 PyTorch 几何文档在这个页面上,有一个代码片段:
import torch
from torch_geometric.data import Data
edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2],
[1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long)
x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)
data = Data(x=x, edge_index=edge_index)
上述代码片段最后一行的输出是:
Data(edge_index=[2, 4], x=[3, 1])
edge_index
2 和 4 怎么样?如果我理解正确的话,有四个边被定义为从 0 开始的索引。这个假设是错误的吗?还有,x =[3, 1]
是什么意思?
Data
是 class,所以我不希望它成为 return 任何东西。 Class 定义在这里:https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/modules/data.html。我阅读了文档。 x
应该是节点特征矩阵,edge_index
应该是图连通性。但是我不明白我在 jupyter notebook 中交叉检查的控制台输出。
好的,我想我已经理解了输出Data(edge_index=[2, 4], x=[3, 1])
。这里 [2,4] 是 edge_index
的维度,[3,1] 是 x
的维度。但是,如果我错了,请大家指正。