나의 공부소리 : 우가우가

1. torch_geometric.data Format from torch_geometric.data import Data from torch_geometric.nn import GCNConv GNN 모델을 구현할 때 주로 torch_geometric 패키지를 사용한다. Data는 정해진 포맷이 있는데, 다음과 같다. x (Tensor) : Node feature matrix이다. shape : [num_nodes, num_node_features] edge_index (Long Tensor) : Graph connectivity format. shape : [2, num_edges] edge_index 가 어떤 포맷인지 감이 안올 수 있다. 만약 (1,2) (1,3) (2,3) node pair 가 연..

pycharm 패키지 설치 방법 File > Settings > Project > Project Interpreter > + if __name__ =='__main__': 뜻 '__name__이라는 변수의 값이 __main__이라면 아래의 코드를 실행하라.' 이 조건문은, 직접 실행시켰을 때만 실행되길 원하는 코드들을 넣어주는 용이다. 예를 들어 모듈내에서만 사용하는 테스트용 코드를 넣어주게 되면, 실제 import될 때는 출력되지 않는다. 모듈 테스트할 때 아주 유용하게 쓰고있다! 리스트 추가하기 (1) append >>> a = [1, 2, 3] >>> a.append(4) >>> a [1, 2, 3, 4] >>> a.append([5,6]) >>> a [1, 2, 3, 4, [5, 6]] (2) e..

계속 개발을 jupyter notebook에서 하다가 pycharm으로 옮기게 되었는데, jupyter notebook에서 사용하던 패키지를 사용하고 싶어서 연동방법을 검색해보았다. 의외로 굉장히 간단하게 연동이 가능했다. 프로젝트를 생성할 때, 기본적으로 New environment 가 선택되는데, 대신 Existing interpreter를 선택하고, 내가 주로 개발하던 가상 환경의 python.exe를 선택해준다. 이렇게 추가해주고나니 site-pacakages에 사용하던 패키지가 모두 있음을 확인할 수 있었다. 룰루!

1탄에서 networkx layout 함수를 사용했다. 그래프 예쁘게 그리기! networkx layout 함수 그래프는 함수그리는 것과는 다르게, 노드의 위치가 정해져있지 않다. 그래서 간혹 그래프를 시각화하면 라벨이 겹쳐있거나, 분석하기에 어려운 면이 있다. networkx 에 유용한 함수가 있어서 정 zooyeonii.tistory.com node classification 후에 node coloring을 하려고 하는데 제일 간단하게 할 수 있는 방법이 뭘까 찾아봤다. 현재 karateclub data라서, 0과 33노드 기준으로 2개의 클래스로 나누는 문제이다. 다음 코드처럼 딱 하나가 추가됐다. 현재 node_labels 는 prediction 결과로 torch.Size([34]) , x 는 t..

그래프는 함수그리는 것과는 다르게, 노드의 위치가 정해져있지 않다. 그래서 간혹 그래프를 시각화하면 라벨이 겹쳐있거나, 분석하기에 어려운 면이 있다. networkx 에 유용한 함수가 있어서 정리해보았다. def plot_graph(data, node_labels=None): fig, ax = plt.subplots() fig.set_tight_layout(False) nx_g = to_networkx(data=data).to_undirected() pos = nx.kamada_kawai_layout(nx_g) nx.draw(nx_g, pos, with_labels=True) plt.show() set_tight_layout(False) 는 틀이 정해져있지 않음을 의미합니다. layout 종류 : (1)..

readlines 함수 사용하기 f = open("파일경로/파일이름.txt", 'r') lines = f.readlines() for line in lines: print(line) f.close() 사용하는 txt 파일 0,1 1,2 1,3 2,3 ... 그래프의 edge를 기록한 파일. Data pre-processing : GCN 모델에 사용할 데이터이기 때문에, torch_geometric.data format에 맞춰줄 것이다. x(Tensor) : Node feature matrix. shape : [num_nodes, num_node_features] edge_index(LongTensor) : Graph connectivity format with shape : [2, num_edges] 위..

GNN 모델링에 자주 사용되는 모듈 정리 중...(자주 수정됨) 1. to_networkx to_networkx Converts a torch_geometric.data.Data instance to a networkx. Graph if to_undirected is set to True, or a directed networkx. DiGraph otherwise. 나는 undirected graph를 사용하므로, to_networkx(data).to_undirected() 해준다. 2. to_undirected to_undirected Converts the graph given by edge_index to an undirected graph such that (j,i)∈E for every edge..

1. Bitcoin-OTC Nodes 5,881 Edges 35,592 Edge weight -10~10 Percentage of positive edges 89% Data Format SOURCE: node id of source, i.e., rater TARGET: node id of target, i.e., ratee RATING: the source's rating for the target, ranging from -10 to +10 in steps of 1 TIME: the time of the rating, measured as seconds since Epoch. 해당 데이터셋은, 피어들이 서로의 신뢰도 점수를 매기고, 이를 edge weight 로 한다. Edge prediction (다..

CUDA, visual studio, cuDNN, pytorch 를 깔았던 어제.. (1) torch-gpu 설치 (2) CUDA 에러발생(재설치하기) (3) CUDA 에러해결 torch-gpu는 정상적으로 설치됐는데 tensorflow-gpu는 오류가 발생했다. 이유가 무엇인지 살펴보쟈.. tensorflow-gpu 설치 조건 내 PC환경 : NVIDIA GPU 드라이버 460.89 CUDA 11.1 cuDNN 8.0.4 에러 원인 : W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] Could not load dynamic library 'cusolver64_10.dll'; dlerror: cusolver64_10.dll not foun..

나의 PC: GEFORCE RTX 2060 (notebook) Windows10 Python 3.7 PyTorch 1.8.1 CUDA 11.1 cuDNN 8.0.4 torch-geometric doc를 확인하니 몇가지 조건이 있었다. (1) Windows 에서는 CUDA 10.2 이상을 요한다. (2) PyTorch version 1.8.0 이상 (3) OS/Pytorch version/CUDA version 에 맞게 선택해야 한다. CUDA 설치 , CUDA 재설치는 전 게시글 참고.