Spektral中citation.load_data()方法不存在报错问题咨询

该报错由Spektral版本迭代的API不兼容导致：spektral.datasets.citation.load_data是Spektral 1.0版本之前的旧接口，1.0及之后的版本官方重构了数据集模块的整体设计，移除了这个独立的加载函数，将Cora、Citeseer、Pubmed这类引文基准数据集统一封装为Citation数据集类，因此直接调用旧接口会触发属性不存在的错误。

新版本中加载Cora数据集的标准实现如下，返回的字段和旧接口完全对应：

from spektral.datasets import Citation

# 初始化并加载Cora数据集
dataset = Citation("cora")
# Cora为单图数据集，直接取索引0即可拿到图结构对象
cora_graph = dataset[0]

# 对应旧接口返回的各变量
adj = cora_graph.a  # 邻接矩阵，默认为稀疏格式，需要稠密格式可调用 adj.todense() 转换
features = cora_graph.x  # 节点特征矩阵
labels = cora_graph.y  # 节点one-hot标签
train_mask = dataset.mask_tr  # 训练集掩码
val_mask = dataset.mask_va  # 验证集掩码
test_mask = dataset.mask_te  # 测试集掩码

额外说明 #

• 如果需要按照GCN等经典模型的要求对邻接矩阵做预处理（加自环、对称归一化），可以在初始化数据集时传入transform参数，无需手动计算：

  from spektral.transforms import GCNFilter
  # 加载时自动完成邻接矩阵归一化
  dataset = Citation("cora", transforms=GCNFilter())
  

• 不建议为了使用旧接口刻意降级Spektral版本，新的类化接口支持更灵活的数据变换、统一的属性访问逻辑，适配所有内置的图神经网络层实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者playerJX1