언제든지 데이터 객체를 프린트 해보거나 그것의 특징(feature)과 모양(shape)에 대한 간단한 정보를 확인해 볼 수 있습니다.
언제든지 데이터 객체를 프린트 해보거나 그것의 특징(feature)과 모양(shape)에 대한 간단한 정보를 확인해 볼 수 있습니다.
`edge_index` 의 요소는 반드시 `{0, ..., num_nodes - 1}` 범위 내의 인덱스를 가져야 한다는 점을 유의하십시오.
`edge_index` 의 요소는 반드시 `{0, ..., num_nodes - 1}` 범위 내의 인덱스를 가져야 한다는 점을 유의하십시오.
이는 최종 데이터의 표현을 최대한 간단하게 만들고자 할 때, 예를 들어, 첫 번째 엣지 `(0, 1)` 의 시작 노드와 도착 노드의 특징(feature)을 각각 `x[0]` 과 `x[1]` 로 나타내기를 원할 때 필요합니다.
이는 최종 데이터의 표현을 최대한 간단하게 만들고자 할 때, 예를 들어, 첫 번째 엣지 `(0, 1)` 의 시작 노드와 도착 노드의 특징(feature)을 각각 `x[0]`(obj) 과 `x[1]` 로 나타내기를 원할 때 필요합니다.
`~torch_geometric.data.Data.validate`를 실행함으로써 최종적인 `~torch_geometric.data.Data` 객체가 이러한 요건을 모두 충족하는지 언제든 확인할 수 있습니다:
`~torch_geometric.data.Data.validate`(method)를 실행함으로써 최종적인 `~torch_geometric.data.Data` 객체가 이러한 요건을 모두 충족하는지 언제든 확인할 수 있습니다:
.. code-block:: python
.. code-block:: python
data.validate(raise_on_error=True)
data.validate(raise_on_error=True)
Besides holding a number of node-level, edge-level or graph-level attributes, :class:`~torch_geometric.data.Data` provides a number of useful utility functions, *e.g.*:
Besides holding a number of node-level, edge-level or graph-level attributes, :class:`~torch_geometric.data.Data` provides a number of useful utility functions, *e.g.*:
여러 노드 수준, 엣지 수준, 그래프 수준의 속성(attribute)를 담는 것 외에도, `~torch_geometric.data.Data` 클래스는 다음과 같은 여러 기능의 유용한 함수들을 제공합니다:
