将DBP15K从pytorch几何图形中分离出来，进行序列测试和确认

bjg7j2ky 于 2023-03-02 发布在其他

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我有一段代码，其中通过以下方式使用DBP15K数据集

from torch_geometric.datasets import DBP15K

data = DBP15K(path, args.category, transform=SumEmbedding())[0].to(device)

但是根据pytorch geometric的文档，这只分为训练和测试。
我试着自己用函数“train_test_split_edges”来划分它。
但是我尝试的都不起作用，所以我想知道你们中是否有人已经尝试过分割这个数据集。

pytorch

来源：https://stackoverflow.com/questions/75512311/split-dbp15k-from-pytorch-geometric-in-train-test-and-validation

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按热度按时间

42fyovps1#

最后，我只需要拆分测试或序列来进行验证。
我只是这样做的：

data = DBP15K(path, args.category, transform=SumEmbedding())[0].to(device)
# Divide the tensor into two parts with ratios 0.8 and 0.2
split_index = int(0.8 * data.train_y.shape[1])
train_y, val_y = torch.split(data.train_y, [split_index, data.train_y.shape[1] - split_index], dim=1)

# Display tensor shapes
print(train_y.shape)  # torch.Size([2, 3296])
print(val_y.shape)    # torch.Size([2, 825])

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