如何调用给定Python代码中的get_data函数并解决config未定义报错

你遇到的报错是因为初始化Preprocess类时，没有提前定义传入的config对象，同时还有一个隐藏错误：传入的数据集名Cora是字符串类型，需要加引号，否则后续还会触发name 'Cora' is not defined报错。

修复步骤 #

步骤1：定义config对象 #

Preprocess初始化要求传入的config必须包含root_dir（数据集存储根路径）和batch_size（批次大小）两个属性，你可以用一个简单的自定义类生成config：

class Config:
    root_dir = './data/'  # 路径末尾必须加斜杠，避免拼接后路径错误
    batch_size = 32  # 可根据自身需求调整批次大小
config = Config()

步骤2：修正实例化调用参数 #

数据集名称是字符串类型，需要用单/双引号包裹，同时你在初始化Preprocess类时，内部已经自动调用过一次get_data，结果已经存储在实例属性中，无需重复调用。

完整可运行代码 #

from torch_geometric.datasets import Planetoid
# 高版本PyG的DataLoader已迁移到torch_geometric.loader，旧版本可换回torch_geometric.data
from torch_geometric.loader import DataLoader

# 定义配置类
class Config:
    root_dir = './data/'
    batch_size = 32
config = Config()

class Preprocess():
    def __init__(self, config, d_name):
       self.root_dir = config.root_dir
       self.batch_size = config.batch_size
    
       self.num_classes, self.num_node_features, self.data_loader = self.get_data(d_name)
    
    def get_data(self, d_name):
        '''
        d_name = 'Cora', 'CiteSeer', 'PubMed'
        '''
        dataset = Planetoid(root=self.root_dir + d_name , name=d_name)
        return dataset.num_classes, dataset.num_node_features, DataLoader(dataset, batch_size = self.batch_size)

# 正确实例化
f = Preprocess(config, 'Cora')

# 直接读取已加载的结果
print("类别数:", f.num_classes)
print("节点特征维度:", f.num_node_features)
print("数据加载器:", f.data_loader)

# 如果需要加载其他数据集，再手动调用get_data即可
# cite_num_classes, cite_features, cite_loader = f.get_data('CiteSeer')

注意事项 #

• 首次运行会自动下载对应数据集，需要保持网络正常
• 如果导入DataLoader报错，根据你的PyG版本调整导入路径即可
• 不要删除root_dir末尾的斜杠，否则会生成错误的存储路径，导致数据集重复下载

内容的提问来源于stack exchange，提问作者muhammad