Преобразовать матрицу смежности и функции NumPy в объект геометрических данных? ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть матрица корректировки и функции для каждого узла в формате NumPy:

Код: Выделить всё

num_of_nodes     = 14
num_of_feats     = 14
output_dim       = 32

adj              = np.random.randint(0,2,[num_of_nodes,num_of_nodes])
node_feats       = np.random.uniform(-1,1,[num_of_nodes, num_of_feats])

Я хочу преобразовать его в формат набора геометрических данных Torch. Что я пробовал:
Я конвертирую данные сначала в формат networkx, а затем в формат pyg.

Код: Выделить всё

from torch_geometric.utils.convert import from_networkx
import numpy as np
import networkx as nx

num_of_nodes = 14
num_of_feats = 14
output_dim   = 32

def numpy_to_graph(A, node_features=None):

G = nx.from_numpy_array(A)
if node_features != None:
for n in G.nodes():
for k,v in node_features.items():
G.nodes[n][k] = v[n]
return G

def get_data():

adj         = np.random.randint(0,2,[num_of_nodes,num_of_nodes])
feats       = np.random.uniform(-1,1,[num_of_nodes, num_of_feats])
G           = numpy_to_graph(adj, node_features={'x': feats})
pyg_graph   = from_networkx(G)

return pyg_graph

это правильно? и есть ли лучший способ сделать это?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/728 ... ata-object