我正在尝试使用 StellarGraph 库训练一个基本的图神经网络，特别是从 [0] 中提供的示例开始。 该示例运行良好，但现在我想重复相同的练习，删除 N 折交叉验证并提供特定的训练、验证和测试集。 我正在尝试使用以下代码执行此操作： 其中graphs_training_set和graph ...

我正在尝试使用 Stellargraph 库实现 GCN Model 的小型原型。 我已经准备好我的 StellarGraph 图 object，我正在尝试解决多类多标签分类问题。 这意味着我正在尝试预测不止一列（恰好 19 列），每一列都被编码为 0 或 1。 这是我所做的：from sklear ...

我正在尝试使用 stellargraph python 包中的 HinSAGE 运行链接预测。 我有一个人和产品的网络，有人对人（知道）和人对产品（买）的边缘。 人和产品都附加了一个属性向量，尽管每种类型的属性向量不同（人向量是 1024 产品是 200）。 我正在尝试根据网络中的所有信息创建从人 ...

我正在尝试按照文档教程使用 stellargraph 进行链接预测。 当我到达这一部分时：def node2vec_embedding(graph, name): rw = BiasedRandomWalk(graph) walks = rw.run(graph.nodes(), n ...

我需要使用 stellargraph 向 Cora 数据集添加一些额外的边。 有没有办法将边添加到 stellargraph 库中的当前数据集？ 例如在 NetworkX 中，我们可以使用add_edges_from(edgelist)向现有图形添加一些边。 ...

当我使用 DGCNN 运行 StellarGraph 关于图形分类的演示时，我得到了与演示中相同的结果。 但是，当我使用以下代码测试第一次对数据进行洗牌时会发生什么： model 根本没有学习（准确度约为 50% - 就像数据分布一样）。 有谁知道为什么会这样？ 也许我以错误的方式洗牌？ 还是首先 ...

我尝试从stellargraph 的示例中运行一个示例，但遇到了一个奇怪的错误： tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1744] OP_REQUIRES 在 cast_op.cc:121 失败：未实现：不支持将字符串转换为浮点数我使用的示例代码是这样的： ...

我试图在 Python 3.6.13 venv 中安装stellargraph 。 它抛出了以下错误： 然后我运行pip install --upgrade pip并重新运行安装。 有效。 我想了解为什么升级 pip 会改变游戏规则。 与 TensorFlow 相关的错误与此无关。 ...

我有一个 networkx 图列表。 我有一个 dataframe 具有以下信息： 两列都包含相同的信息，但一个是列表，一个是字典。 我正在尝试遍历每个图及其各自的节点并在那里添加相关的节点功能。 例如，graph[0] 在 df['ln' 或 'ln2'][0] 中有节点特征。 我努力了： 并收到 ...

我正在为我的节点 ID 计算特征，这些特征是字母和数字的组合。 ord 将不起作用，是否有其他解决方法。 我的清单是： ...

如果我有一个字母列表： 如何将其更改为0 [C1, C2, C3...C6, G, I, O, P1, P2...] 这样做的原因是 networkx 不允许具有相同标签的节点，但不幸的是我不能 go 并更改原始数据，我需要在这里进行。 ...

我正在尝试使用 StellarGraph 使用 WatchYourStep 算法训练大型图嵌入。 出于某种原因，该模型仅在 CPU 上训练，而不使用 GPU 。 使用： TensorFlow-GPU 2.3.1 有 2 个 GPU，cuda 10.1 在 nvidia-docker ...