Pytorch_geometric の前処理にて、複数の自作transformクラスを渡す方法
795 ワード
概要
グラフ関連のDeep Learningの研究をしているためPytorch_geometricにはお世話になっています。が、最近geometricのデータセットにアクセスするたびに複数の種類の前処理(transform)を行いたいと思って調べましたが意外と時間がかかったためメモ
実装方法
論文の引用関係データセットの'Cora'をインストールし、複数の前処理(transform)を行う場合、
from torch_geometric.datasets import Planetoid
import torchvision.transforms as transforms
transforms = transforms.Compose([TransA(), TransB(), ...])
dataset = Planetoid(root='./data', name='Cora',
transform=transforms)
上記のように渡したい複数の自作transform(TransA, TransB, ...)をリストとしてComposeに渡してあげます。そのオブジェクトをgeometric.datasetsの引数transformに渡せば、その順に前処理してくれます。
Author And Source
この問題について(Pytorch_geometric の前処理にて、複数の自作transformクラスを渡す方法), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/yurumuOvO/items/8fe5fa33a5ec007b2612著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
Content is automatically searched and collected through network algorithms . If there is a violation . Please contact us . We will adjust (correct author information ,or delete content ) as soon as possible .