问题标签 [pytorch-geometric]
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graph - Pytorch Geometric中的edge_weight和edge_attr有什么区别
我想在 Pytorch Geometric 中处理加权无向图。节点特征是 50 维的。我发现这可以通过类的x属性来处理torch_geometric.data.data。边的权重是标量值。我们发现edge_attr和edge_weight是处理边缘的属性。
我想我应该使用edge_weight，这是正确的吗？
edge_attr另外，和 和有什么区别edge_weight？
我英语不是很好，所以我很抱歉。我希望我能得到一个好的答案。
谢谢你。
machine-learning - 如何使用 pytorch-geometric 使用随损失而降低的可变学习率？
我有来自 PyTorch 几何示例的以下代码片段。我想使用随着训练期间损失值的降低而降低的学习率。我尝试使用调度程序，但这对我不起作用。
下面是一个干净的代码片段。任何人都可以就此事提供宝贵的建议或帮助吗？
pip - 尽管尝试指定相同的版本，但 PyTorch 和 torch_scatter 在 Google Colab 上使用不同的 CUDA 版本编译
我正在 Google colab 上安装 pytorch 几何。我以前做过很多次，没有任何问题，但它突然停止工作。自从它工作以来，我没有更改我的代码。这是我的安装方式：
pytorch 版本应该是 1.8.1+cu102，上面的打印语句确认。我在安装时指定版本!pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.1+cu102.html。但是，当我import torch_geometric收到错误消息时：
检测到 PyTorch 和 torch_scatter 是用不同的 CUDA 版本编译的。PyTorch 的 CUDA 版本为 10.2，torch_scatter 的 CUDA 版本为 11.1。请重新安装与您的 PyTorch 安装相匹配的 torch_scatter。
为什么torch_scatter不使用 CUDA 10.2 版进行编译？有没有办法强制它与这个版本一起编译？
python - Pytorch 几何 GNN 模型只预测一个标签
我根据自己的数据集上的在线教程开发了一个 GCN 模型，以进行图级预测。我的数据集中有 293 个图，这是数据集中第一个图的示例：
Data(x=[75, 4], edge_index=[2, 346], edge_attr=[346], y=[1], pos=[75, 2])
只有两个标签，1或0。模型定义如下：
这就是我训练和测试模型的方式
这就是我运行模型的方式：
这些模型可以正常工作而没有错误，但是，问题在于混淆矩阵表明该模型仅预测一个标签。对于每个时代，我得到完全相同的混淆矩阵：
我不知道为什么。有任何想法吗？
pytorch - Pytorch Geometric 中的数据有哪些元素？
我正在研究 GNN，并编写代码：
Pytorch Geometric教程中的Pytorch Geometric介绍代码
我很好奇的是
因为我不明白 data('train_mask', 'val_mask', 'test_mask) 是什么。结果是
所以我不明白它是什么。我阅读了一些生成器的文档，但是我怎样才能看到这些元素是什么？
deep-learning - 如何在 Google Colab 中下载旧版本的 PyTorch Geometric？
问题：如何在 google colab 中下载旧版本的 PyTorch 几何？
上下文：我正在尝试使用/加载 pytorch 几何图形并收到错误消息：“ RuntimeError: 'data' 对象是由旧版本的 PyG 创建的。如果在加载现有数据集时发生此错误，请删除数据集根文件夹中的 'processed/' 目录，然后重试。 ” 该图是在 2021 年夏季生成的。
我正在使用 PyTorch 和以下代码导入 Pytorch 几何，但在使用旧版本时仍然出现错误。
我不确定我是否使用了正确的旧版本的 pytorch-geometric（我真的不知道如何检查这是否正确）。任何见解将不胜感激：
- 如何下载旧版本的 pytorch 几何？
- 是什么导致了这个错误？
提前致谢。
python - 如何在 Pytorch Geometric 的异构图中使用权重？
我正在查看文档：https ://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/heterogeneous.html用于异构卷积，但在所有描述的方法中，forward() 函数仅使用 ax_dict和 an edge_index_dict。
但是，如果您愿意，我想使用边缘上的权重 => 加权邻接矩阵而不是 1/0。
forward()某些模块允许您使用GCNConv()中的可选权重参数来执行此操作。但是，调用to_hetero()例如似乎消除了这种可能性，因为它不接受这样的参数作为输入。
远射，但有什么建议吗？
pytorch - 如何在pytorch几何中批处理嵌套的图形列表
我目前正在训练一个混合了图神经网络和 LSTM 的模型。然而，这意味着对于我的每个训练样本，我需要传入一个图表列表。torch_geometric 中的当前批处理类支持批处理，torch_geometric.data.Batch.from_data_list()但这只允许每个数据点使用一个图表。我还能如何对图表进行批处理？