图数据集加载与处理

2024-03-06 02:14| 来源: 网络整理| 查看: 265

图数据集加载与处理

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MindSpore提供的mindspore.dataset模块可以帮助用户构建数据集对象，分批次地读取文本数据。同时，在各个数据集类中还内置了数据处理和数据分词算子，使得数据在训练过程中能够像经过pipeline管道的水一样源源不断地流向训练系统，提升数据训练效果。

本章将简要演示如何使用MindSpore加载和处理图数据。

图的概念

在介绍图数据的读取及增强之前，先介绍图的基本概念进行，有助于后续内容更好地理解。通常一个图（graph) G是由一系列的节点(vertices) V以及边（edges）E组成的，每条边都连接着图中的两个节点，用公式可表述为：

\[G = F(V, E)\]

简单的图如下所示。

图中包含节点V = {a, b, c, d}，和边E = {(a, b), (b, c), (c, d), (d, b)}，针对图中的连接关系通常需借助数学的方式进行描述，如常用的基于邻接矩阵的方式，用于描述上述图连接关系的矩阵C如下，其中a、 b、c、d对应为第1、2、 3、4个节点。

\[\begin{split}C=\begin{bmatrix} 1&1&0&0\\ 1&1&1&1\\ 0&1&1&1\\ 0&1&1&1\\ \end{bmatrix}\end{split}\] 数据集准备环节

数据集介绍

常用的图数据集包含Cora、Citeseer、PubMed等，在

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