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rand_indx = torch.tensor(np.random.choice(np.arange(adj_label.shape[0]), batch_size)).type(torch.long) 训练数据包括验集数据和测试集数据?
rand_indx = torch.tensor(np.random.choice(np.arange(adj_label.shape[0]), batch_size)).type(torch.long)
adj_label是adj的邻接信息不是ground truth,没有用到val or test的node class label。
麻烦你看明白transductive node classification的设定, 用全部的Adj和train 的node feature作为train,建议参考tkipf的代码搞明白基础
rand_indx = torch.tensor(np.random.choice(np.arange(adj_label.shape[0]), batch_size)).type(torch.long)
训练数据包括验集数据和测试集数据?