Stellargraph无法处理数据混洗

Question

当我使用DGCNNs运行StellarGraph的图形分类演示时，我得到了与演示中相同的结果。

然而，当我测试第一次使用以下代码对数据进行混洗时会发生什么：

shuffler = list(zip(graphs, graph_labels))
random.shuffle(shuffler)
graphs, graph_labels = zip(*shuffler)

该模型根本没有学习(准确率约为50%，就像数据分布一样(。

有人知道为什么会发生这种事吗？也许我拖着脚走错了？还是说数据一开始就应该取消隐藏(也是为什么？这没有任何意义(？或者这是StellarGraph实现中的一个错误？

Answer 1

我发现了问题。这与混洗算法无关，也与StellarGraph的实现无关。问题出现在演示中，位于以下行：

train_gen = gen.flow(
list(train_graphs.index - 1),
targets=train_graphs.values,
batch_size=50,
symmetric_normalization=False,
)
test_gen = gen.flow(
list(test_graphs.index - 1),
targets=test_graphs.values,
batch_size=1,
symmetric_normalization=False,
)

问题是由train_graphs.index - 1和test_graphs.index - 1引起的。索引已经在0到n之间的范围内，因此从中减去一将导致图数据为"0"；移位"；一个向后，导致每个数据点获得不同数据点的标签。

要解决此问题，只需将它们更改为train_graphs.index和test_graphs.index，而不在末尾添加-1。