Graph Pytorch中数据加载器的图形输入（networkx）

我是使用深度学习的图形新手。 我正在尝试为Pytorch to training创建

DataLoader

我使用

networkx

保存我的图形，然后从torch\u geometric的util获取

dataset

，为

DataLoader

创建数据集。但是我不能训练我的模型。我的代码：

#导入。。。
G=nx.空手道俱乐部图（）
dataset=torch\u geometric.utils.from\u networkx（G）
数据加载器=数据加载器（数据集=数据集，批量大小=32，随机播放=真）
对于dataloader中的数据：
打印（数据）#此处错误：TypeError:getattr（）：属性名称必须为字符串

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那么，如何将Pytorch的图形输入用于训练？

今天遇到了同样的问题。你找到问题了吗？还没有。我必须使用图的邻接矩阵重写Python的dataloader。训练前的速度很慢。我有一个自定义数据集。它有边属性，边索引，x，y。如果我训练了\u数据集，test\u dataset=dataset[：5000]，dataset[5000:]我就得到了：TypeError:getattr（）：属性名必须是string