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par dans 10 - Graph Neural Network (GNN)
Bonjour!

J'essaie de retrouver le fichier de TP utilisé en fin de séance, mais je ne le vois pas sur mon env. Docker. Vous pourriez me guider dessus svp?

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Je l'ai pas mal cherchée aussi et j'ai fini par le trouver ici :

http://www.idris.fr/formations/archdl/

A faire confirmer par l'équipe Fidle !
par
J'ai trouvé les ipynb des TPs ici : https://fidle.cnrs.fr/supports , il y aun répertoire "10-GNN-TP".

Par contre, quand j'exécute sur Colab, ça donne une erreur sur propagate() et je ne trouve pas la solution :(
par Vétéran du GPU 🐋 (68.8k points)
le TP doit en effet être simillaire (réalisé par le responsable du cours), une version fidle devrait être poussé sur fidle bientôt (si ce n'est pas déjà fait)
par
Bonjour, j'ai la même erreur :
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[22], line 22
     19 for epoch in range(1,num_epochs+1):
     21     print(f"Train epoch {epoch:03d}")
---> 22     train_acc = train(device, atom_embedding_dim=atom_embedding, criterion=criterion, evaluator=evaluator)[acc_crit]
     23     learning_curves["train"].append(train_acc)
     25     print(f"Validation epoch{epoch:03d}")

Cell In[19], line 46
     44 data = data.to(device)
     45 # Perform the forward pass
---> 46 out = model(data)
     47 # Compute the accuracy
     48 y.append(data.y.view(out.shape).detach().cpu())

File c:\Python310\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1511, in Module._wrapped_call_impl(self, *args, **kwargs)
   1509     return self._compiled_call_impl(*args, **kwargs)  # type: ignore[misc]
   1510 else:
-> 1511     return self._call_impl(*args, **kwargs)

File c:\Python310\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1520, in Module._call_impl(self, *args, **kwargs)
   1515 # If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in
   1516 # this function, and just call forward.
   1517 if not (self._backward_hooks or self._backward_pre_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks
   1518         or _global_backward_pre_hooks or _global_backward_hooks
   1519         or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1520     return forward_call(*args, **kwargs)
   1522 try:
   1523     result = None

Cell In[18], line 91
     89 h = self.atom_encoder(x)
     90 for layer in range(self.num_layers-1):
---> 91     h = self.convs[layer](h, edge_index, edge_attr)
     92     h = self.batch_norms[layer](h)
     93     h = F.relu(h)

File c:\Python310\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1511, in Module._wrapped_call_impl(self, *args, **kwargs)
   1509     return self._compiled_call_impl(*args, **kwargs)  # type: ignore[misc]
   1510 else:
-> 1511     return self._call_impl(*args, **kwargs)

File c:\Python310\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1520, in Module._call_impl(self, *args, **kwargs)
   1515 # If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in
   1516 # this function, and just call forward.
   1517 if not (self._backward_hooks or self._backward_pre_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks
   1518         or _global_backward_pre_hooks or _global_backward_hooks
   1519         or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1520     return forward_call(*args, **kwargs)
   1522 try:
   1523     result = None

Cell In[18], line 41
     39 deg_inv_sqrt[deg_inv_sqrt == float('inf')] = 0
     40 norm = deg_inv_sqrt[row] * deg_inv_sqrt[col]
---> 41 return self.propagate(edge_index, x=x, edge_attr=edge_embedding, norm=norm) + F.relu(x + self.root_emb.weight)*1.0/deg.view(-1,1)

TypeError: propagate() got an unexpected keyword argument 'x'


merci Cordialement.
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