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GAE模型在pubmed数据集上遇到的问题

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您好！感谢您的模型在我学习上的帮助！ 但是我在运行代码中遇到了一个问题，其中my_GAE.py在pubmed数据集上进行clustering任务时会提示错误 TypeError: cannot unpack non-iterable int object Class Not equal, Error!!!! 可能是聚类里面输入的类别不对？pubmed数据集里面的label是从0开始编号的0,1,2，所以 kmeans = KMeans(n_clusters=max(np.int_(labels).flatten()))这行代码的分类类别就出现了错误。但是当我将这行代码简单粗暴改为 n_clusters=3 后，代码可以运行，但是效果很差，尤其是nmi： ACC_H2= 39.424354617842475 NMI_H2= 0.012092663388261319 PUR_H2= -0.07971882995447442 请问这个问题该怎么解决呢……困扰好多天了

Dooooove

Clustering training loss

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When I run the code, I see the clustering training loss is large. Is it reasonable?

hanghoo

one small mistake

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# line 260 in Data_Process.py 抽样的时候，如果存在duplicated and diagonal edges，因为 #step5, 6 去掉了coords中 duplicated and diagonal edges， 而idx没做处理，那么# line 258 coords 和 # line 260 idx就不再是一一对应的关系。不知道我理解的有没有问题？ 最后，感谢大佬分享～

Arya-bioinformatics

GAE.py中进行模型的训练和测试的时候为什么没有设置model.train(), model.eval()?

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Arya-bioinformatics

你好，有没有具体的实例学习一下

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谢谢

LotusQing

data_process.py中 my_SVM函数是否有错误

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### 首先感谢分享! 代码中： score = f1_score(Pred_Y, Y_test, average='weighted') 其中Pred_Y, Y_test是否反了，看f1_scroe中的函数定义如下： def f1_score( y_true, y_pred, *, labels=None, pos_label=1, average="binary", sample_weight=None, zero_division="warn", ): y_true : 1d array-like, or label indicator array /...

carain