CoraFullDataset

class dgl.data.CoraFullDataset(raw_dir=None, force_reload=False, verbose=False, transform=None)[source]

基类: GNNBenchmarkDataset

用于节点分类任务的 CORA-Full 数据集。

扩展的 Cora 数据集。节点代表论文，边代表引用关系。

参考: https://github.com/shchur/gnn-benchmark#datasets

统计信息

  • 节点数: 19,793

  • 边数: 126,842 (请注意，原始数据集有 65,311 条边，但 DGL 添加了反向边并去除了重复项，因此数量不同)

  • 类别数: 70

  • 节点特征大小: 8,710

参数:

  • raw_dir (str) – 下载/包含输入数据目录的原始文件目录。默认值: ~/.dgl/

  • force_reload (bool) – 是否重新加载数据集。默认值: False

  • verbose (bool) – 是否打印进度信息。默认值: True。

  • transform (callable, optional) – 一个转换函数，接受一个 DGLGraph 对象并返回其转换后的版本。在每次访问之前，DGLGraph 对象将被转换。

num_classes

每个节点的类别数。

类型:

int

示例

>>> data = CoraFullDataset()
>>> g = data[0]
>>> num_class = data.num_classes
>>> feat = g.ndata['feat']  # get node feature
>>> label = g.ndata['label']  # get node labels
__getitem__(idx)

按索引获取图

参数:

idx (int) – 项目索引

返回值:

图包含

  • ndata['feat']: 节点特征

  • ndata['label']: 节点标签

返回值类型:

dgl.DGLGraph

__len__()

数据集中的图数量