Использование целевого размера (torch.Size([80670, 1])), который отличается от входного размера (torch.Size([80670]))

Question

Я хочу реализовать GCN с моим собственным набором данных (из учебника по геометрии Pytorch). Я скопировал свой блокнот ниже. Он работает, когда я использую исходную реализацию. Однако, если я хочу использовать пользовательские данные, он дает следующую ошибку:

Мой блокнот

Оригинальная реализация

Я использовал Load CSV из pyG и попытался включить его в их реализацию GCN. Я знаю, что в исходной реализации они использовали один и тот же набор данных, но я хочу попробовать с пользовательскими данными (загрузить наборы данных на потом).

Использование целевого размера (torch.Size([80670, 1])), который отличается от входного размера (torch.Size([80670])). Это, вероятно, приведет к неправильным результатам из-за трансляции. Пожалуйста, убедитесь, что они имеют одинаковый размер.

Возникает проблема: Распечатать (данные)

      HeteroData(
  movie={ x=[9742, 404] },
  user={ num_nodes=610 },
  (user, rates, movie)={
    edge_index=[2, 100836],
    edge_label=[100836] # mine is edge_label=[100836,1]
  }
)

Я не знаю, как преобразовать edge_label=[100836,1] в edge_label=[100836], что, надеюсь, решит проблему.

С нетерпением жду комментариев.

Answer 1

Вы можете использоватьedge_label = edge_label.squeeze()

это удалит дополнительное измерение