pyG教程

introduction中ShapeNet失效问题解决

首先用github中官方最新的shapenet.py中文提示手动下载数据压缩包

    # In case `shapenet.cs.stanford.edu` is offline, try to download the data
    # from Kaggle instead (requires login):
    # https://www.kaggle.com/datasets/mitkir/shapenet/download?datasetVersionNumber=1

下载成功后修改文件名为
‘shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal.zip’
在这里插入图片描述

参考github issue将压缩包放到文件夹中

在代码中给出压缩包所在的目录即可自动解压和处理。

from torch_geometric.datasets import ShapeNet

dataset = ShapeNet(root='E:/tmp/ShapeNet/', categories=['Airplane'])

dataset[0]
>>> Data(pos=[2518, 3], y=[2518])

在这里插入图片描述

参考github issuce地址:https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/issues/1630

Learning Methods on Graphs

图上的学习算法
在学习了 PyG 中的数据处理、数据集、加载程序和转换之后,是时候实现我们的第一个图形神经网络了!
data handing datasets、loader and transforms in pyG. It’s time to implement our first graph neural network work!

from torch_geometric.datasets import Planetoid
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')

dropout正确写法

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转载自blog.csdn.net/adreammaker/article/details/132872323