问题标签 [pytorch-geometric]

目标：我正在尝试将来自 networkx 的图导入PyTorch 几何并设置标签和节点特征。

（这是在 Python 中）

问题：

1. 我该怎么做[从networkx到PyTorch几何的转换]？（大概是通过使用from_networkx函数）
2. 如何转移节点特征和标签？（更重要的问题）

我看过一些其他/以前的帖子，但没有回答（如果我错了，请纠正我）。

尝试：（我只是在下面使用了一个不切实际的例子，因为我不能在这里发布任何真实的东西）

让我们想象一下，我们正在尝试对一组汽车进行图学习任务（例如节点分类）（如我所说，这不是很现实）。也就是说，我们有一组汽车、一个邻接矩阵和一些特征（例如年底的价格）。我们要预测节点标签（即汽车的品牌）。

我将使用以下邻接矩阵：（抱歉，不能使用乳胶来格式化）

A = [(0, 1, 0, 1, 1), (1, 0, 1, 1, 0), (0, 1, 0, 0, 1), (1, 1, 0, 0, 0) , (1, 0, 1, 0, 0)]

这是代码（适用于 Google Colab 环境）：

所以这正确地将networkx图转换为PyTorch Geometric。但是，我仍然不知道如何正确设置标签。

每个节点的品牌价值已被转换并存储在：

下面，我刚刚为每个节点制作了一些长度为 5 的随机 numpy 数组（假装这些是现实的）。

这让我想到了主要问题：

• 如何将价格设置为该图的节点特征？
• 如何设置节点的标签？（我需要pyg_graph.Brand在训练网络时删除标签吗？）

提前致谢，节日快乐。

这篇文章是从上一篇文章开始的（我将在下面的代码中使用相同的示例）。我已阅读有关这些错误的其他帖子，但我认为这些解决方法对我没有帮助。

目标：实现一个节点分类任务（类似于Cora，但应用不同）

问题：如何解决我遇到的这些错误？

1. 'IndexError：用作索引的张量必须是长、字节或布尔张量'（在我的主代码中得到这个）
2. 'RuntimeError: expected scalar type Long but found Float'（当我试图以公共友好的形式重现代码时，在我的代码中得到这个，以及上面的错误）

上下文：这是下面的代码：（在 Google Colab 中使用）

对于下面的示例，我将尝试对节点的类别进行分类，每个节点将有一个长度为 5 的特征向量（现在刚刚完全弥补）。我将使用邻接矩阵：

A = [(0, 1, 0, 1, 1), (1, 0, 1, 1, 0), (0, 1, 0, 0, 1), (1, 1, 0, 0, 0) , (1, 0, 1, 0, 0)]

我认为上面的一切都是正确的（我很幸运在后面部分得到了一些帮助）。概括地说，上面的代码：

一个。在中创建图形 (G)networkx

湾。分配品牌（即类别）和特征向量

C。将图形转换为 PyTorch 几何图形

d。为 PyTorch 几何定义 train_mask 和 test_mask

下面的大部分代码来自 Pytorch Geometric Cora 教程代码，只有一点点改变了一两次（例如变量的名称）。但是，这会导致错误，因此急于了解导致错误的原因。

这是我现在尝试更改变量类型以防止错误的地方。

现在代码继续：

data.x = data.x.type(LongTensor)如/etc行所示。我已经尝试过这些解决方案，但似乎没有任何效果。此外，由于某种原因，在我的示例笔记本中执行该行时（此帖子的版本），我收到一个错误：NameError: name 'LongTensor' is not defined' 但我将把它放在另一篇文章中好像不能导入torch_C。

任何帮助将不胜感激，并希望每个人都有一个愉快的假期。

我正在尝试使用 TorchDyn 将使用 PyTorch Geometric 编写的 GCN 转换为图形神经 ODE。GCN 本身可以正常工作，但我尝试使用以下代码转换为 GDE：

这会产生以下错误：

Learner定义了关于 TorchDyn 快速入门中描述的格式，并且train_loader和val_loader来自torch_geometric.dataloader，包含torch_geometric.batch由 GCN 的功能解包的对象，forward如下所示：

尽管该问题引发的错误torch_geometric显然源于torchdynGCN 单独正常工作。我将不胜感激调试此错误的任何帮助。

问题networkx：将图形从pytorch 几何转换时如何保留节点顺序/标签？

代码：（在 Google Colab 中运行）

当我在代码的最后一行打印边缘索引时，每次运行它都会得到不同的答案。最重要的是，我希望始终获得相同（正确）的答案，从而从 networkx 中保留每个节点编号：

这个边缘索引张量的形式是：

• 第一个列表包含源节点的节点 ID
• 第二个列表包含目标节点的节点 ID

对于要保留的节点 ID，我们希望节点 0 在第一个（源）列表中出现 3 次，而不是仅出现两次。

我有什么办法可以强制 PyTorch Geometric 复制节点 ID？

谢谢

[编辑] 我有一种可能的解决方法是使用以下代码，它能够为 PyTorch 几何生成边缘索引和权重张量

我正在尝试开发一个图神经网络来解决节点子集上的约束问题。如何强制某些节点包含在其他节点的评估中（消息传递）但它们自己的值不会改变（因为它们是边界条件而没有被训练或预测）。

谢谢你的帮助！

我想在 GCNConv 层上调用 torch.nn.utilsspectral_norm 函数

但我收到以下错误：

意味着 gc1._parameters 没有权重（只有偏差）：

但是， gc1.parameters() 存储两个对象，其中一个是 16 x 18 矩阵（权重矩阵）。

如何使spectral_norm 函数在GCNConv 模块上工作？

我正在尝试创建一个模拟蛋白质的 GNN。但是，我遇到了一个错误GraphConv（我得到了同样的错误GCNConv）。我不明白为什么当形状应该能够相乘时会出现此错误。我认为这个错误一定与我创建的自定义数据集有关，但我不能 100% 确定。如果您有类似的问题或知道如何解决此问题，请告诉我。谢谢你。

编辑：即使我更改embedding_size为1479，我仍然得到：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1479x1 and 1479x1479)。

自定义数据集：

模型：

训练：

运行训练时出错：

我正在为点云创建一个基于图形的自动编码器。原始点云的形状是[3, 1024]- 1024 个点，每个点有 3 个坐标

使用以下步骤将点云转换为无向图：

• 一个点变成了一个节点。
• 一个节点的特征是 3 个坐标
• 对于每个节点点，找到离它最近的 5 个节点点。它们由一条边连接
• 边的特征是它连接的两个节点之间的距离。

我使用 pytorch-geometric 来构建我的网络，并使用 pytorch3d [源] 的倒角距离作为损失函数。

我的网络架构如下：

编码器：GAT (3->16) -> GAT (16->24) -> GAT (24->36) -> shape([32*1024, 36])

解码器：GAT (36-> 24) -> GAT (24->16) -> GAT (16->3) -> shape([32*1024, 3])

所有这些层都接受节点特征和边缘特征。除此之外，我使用 Dropout 和 ReLU。

之后，我只得到原始图：[32, 1024, 3] 和预测图：[32, 1024, 3] 并将它们提供给 pytorch3d 的倒角损失。我得到了某种结果，但如果我将它们可视化，我可以看到网络没有学到任何东西。

问题是：由于我仅将节点的特征与倒角距离进行比较，网络是否甚至使用邻接矩阵和边的特征？我是否只需要进行一些微调，或者这个模型没有任何意义？

PS：在这一点上，我不关心架构或5个最近的邻居是否足够。

我正在尝试在其中使用图形注意网络（GAT）模块，torch_geometric但继续AssertionError: Static graphs not supported in 'GATConv'使用以下代码。

当我替换block为GATConv后跟标准训练循环时，会发生此错误（其他卷积层，例如GCNConv或SAGEConv没有任何问题）。我检查了文档并确保输入形状正确（其他卷积层相同）。

在源代码assert x.dim() == 2, "Static graphs not supported in 'GATConv'"中，该方法中有这一部分，forward但显然批处理维度将在前向传递中发挥作用，并且x.dim()将为 3。批处理维度的输入形状为 [1024,6,200]。但是，如果我手动将断言条件更改x.dim() == 3为相同的错误，仍然会引发好像条件不满足一样。我只对 GAT 有较高的了解，所以我可能遗漏了一些东西。无论如何，我对此有几个问题

• 我这边是否存在任何可能导致此错误的实施错误？
• 这个断言条件是干什么用的？在这种情况下，静态图是什么？

我将不胜感激任何见解和帮助！谢谢！

我的 Macbook pro 没有 GPU 支持。我在 Google colab 中上传了一个代码目录以利用 Cuda 支持。但是，我看到代码无法访问当前目录中文件夹中的其他文件。请指教。

在此处输入图像描述

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