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Commit c2c5e92f authored by Chang-Uk Jeong's avatar Chang-Uk Jeong
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Update introduction.rst

parent f71076d6
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......@@ -120,7 +120,7 @@
data.is_directed()
>>> False
# data 객체를 GPU로 옮김
# data 객체를 GPU로 옮김
device = torch.device('cuda')
data = data.to(device)
......@@ -152,7 +152,7 @@
dataset.num_node_features
>>> 3
We now have access to all 600 graphs in the dataset:
이제 데이터셋의 600개 그래프에 모두 접근할 수 있습니다:
.. code-block:: python
......@@ -177,14 +177,14 @@ We can even use slices, long or bool tensors to split the dataset.
test_dataset = dataset[540:]
>>> ENZYMES(60)
If you are unsure whether the dataset is already shuffled before you split, you can randomly permutate it by running:
데이터를 분할(split)하기 전에 데이터의 순서가 이미 셔플(shuffle)되었는지 확실하지 않은 경우, 다음을 실행하여 순서를 무작위로 바꿀 수 있습니다:
.. code-block:: python
dataset = dataset.shuffle()
>>> ENZYMES(600)
This is equivalent of doing:
이것은 다음의 코드와 동일합니다:
.. code-block:: python
......@@ -192,7 +192,7 @@ This is equivalent of doing:
dataset = dataset[perm]
>> ENZYMES(600)
Let's try another one! Let's download Cora, the standard benchmark dataset for semi-supervised graph node classification:
다른 것도 시도해봅시다! 반지도학습(semi-supervised) 그래프 노드 분류를 위한 표준 벤치마크 데이터셋인 Cora를 다운로드 해보겠습니다:
.. code-block:: python
......@@ -210,7 +210,7 @@ Let's try another one! Let's download Cora, the standard benchmark dataset for s
dataset.num_node_features
>>> 1433
Here, the dataset contains only a single, undirected citation graph:
여기 이 데이터셋에는 방향이 없는 인용 그래프(citation graph) 하나만 포함되어 있습니다:
.. code-block:: python
......
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