pytorch geometric 原始碼學習

作者大神真的太屌了，膜拜，工程實現能力太強了

本文希望能夠記錄學習其原始碼的過程

data / dataset 部分（涉及優化？）

@property 

一種python內建裝飾器，可以將乙個成員函式當成成員變數來訪問，

例如：

class

planetoid(inmemorydataset):
url = '
'def
__init__(self, root, name, transform=none, pre_transform=none):
self.name =name
super(planetoid, self).
__init__
(root, transform, pre_transform)
self.data, self.slices =torch.load(self.processed_paths[0])
@property
defraw_dir(self):
return osp.join(self.root, self.name, '
raw'
) @property
defprocessed_dir(self):
return osp.join(self.root, self.name, '
processed')
@property
defraw_file_names(self):
names = ['
x', '
tx', '
allx
', '
y', '
ty', '
ally
', '
graph
', '
test.index']
return ['
ind.{}.{}
'.format(self.name.lower(), name) for name in
names]
@property
defprocessed_file_names(self):
return
'data.pt
'def
__repr__
(self):
return
'{}()
'.format(self.name)

可以直接呼叫

dataset = planetoid(path, dataset, t.normalizefeatures())

raw_file_names = dataset.raw_file_names

可參考：

__repr__(self)

python內建函式，自定義輸出物件資訊

可參考：

（待更）

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