pyg函数

<think>好的，用户想了解如何使用PyTorch Geometric的函数，需要一些使用说明和示例。首先，我需要回忆PYG的主要模块和常用函数。根据用户提供的引用，特别是引用5提到了数据预处理和转换，比如使用transform进行数据增强，比如RandomJitter。这可能是一个好的切入点。 接下来，用户可能需要知道如何加载数据集。引用5中的ShapeNet示例展示了如何使用预定义的数据集，并应用transform。此外，引用4提到了ChickenpoxDatasetLoader，这可能属于PyTorch Geometric Temporal的部分，但同样说明数据加载的方法。 然后，构建图神经网络模型是重点。用户可能需要了解如何定义GCN或GAT等层。根据引用3，基于PYG和OGB构建模型，可能需要示例代码，比如使用MessagePassing类。需要确保代码正确，比如如何初始化层，定义forward方法。 另外，用户可能关心如何训练和评估模型，比如引用1中的unfaithfulness指标，但更常见的是损失函数和优化器的使用。此外，引用2提到了可视化工具，可能需要简要提及如何可视化图数据或结果。 需要注意用户提供的引用中的具体函数，比如预_transform和transform的区别，这在引用5中提到，需要解释清楚。例如，pre_transform在保存前处理数据，而transform在每次访问数据时应用。 可能还需要考虑数据集的划分，如引用4中的temporal_signal_split，但如果是处理静态图，可能需要随机划分。同时，数据增强的方法如添加边（KNNGraph）或扰动坐标（RandomJitter）也是重要点。 最后，确保示例代码的正确性，比如导入正确的模块，使用适当的数据集，并展示完整的训练循环。可能需要分步骤说明：数据准备、模型定义、训练、评估，并引用相关的文档部分作为支持。</think>### PyTorch Geometric函数使用说明与示例 PyTorch Geometric（PYG）是专为图神经网络（GNN）设计的PyTorch扩展库。以下从**数据加载**、**模型构建**和**训练流程**三方面说明核心函数的使用方法，并附代码示例。 --- #### 一、数据加载与预处理 1. **内置数据集加载** 使用预置数据集（如Cora、ShapeNet）时，需指定数据根目录和预处理方法： ```python from torch_geometric.datasets import Planetoid, ShapeNet import torch_geometric.transforms as T # 加载Cora数据集（引文网络） dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora', transform=T.NormalizeFeatures()) data = dataset[0] # 包含节点特征、边索引、标签等 # 加载ShapeNet数据集（3D点云），应用数据增强 dataset = ShapeNet(root='/tmp/ShapeNet', categories=['Airplane'], pre_transform=T.KNNGraph(k=6), # 预生成KNN图 transform=T.RandomJitter(0.01)) # 添加坐标扰动[^5] ``` 2. **自定义图数据** 通过`Data`类构建图结构： ```python from torch_geometric.data import Data import torch edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long) # 边关系 x = torch.tensor([[0], [1], [2]], dtype=torch.float) # 节点特征 data = Data(x=x, edge_index=edge_index) ``` --- #### 二、模型构建 1. **定义GNN层** PYG提供多种图卷积层，例如`GCNConv`和`GATConv`： ```python from torch_geometric.nn import GCNConv, GATConv class GCN(torch.nn.Module): def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim): super().__init__() self.conv1 = GCNConv(in_dim, hidden_dim) self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, out_dim) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index).relu() x = self.conv2(x, edge_index) return x ``` 2. **异构图模型** 处理包含多种节点/边类型的异构图： ```python from torch_geometric.nn import HeteroConv, SAGEConv class HeteroGNN(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv = HeteroConv({ ('user', 'buys', 'item'): SAGEConv((-1, -1), 64), ('item', 'bought_by', 'user'): SAGEConv((-1, -1), 64) }, aggr='sum') def forward(self, x_dict, edge_index_dict): return self.conv(x_dict, edge_index_dict) ``` --- #### 三、训练与评估 1. **训练循环示例** 以节点分类任务为例： ```python model = GCN(in_dim=dataset.num_features, hidden_dim=16, out_dim=dataset.num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() def train(): model.train() optimizer.zero_grad() out = model(data) loss = criterion(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) loss.backward() optimizer.step() return loss.item() for epoch in range(200): loss = train() print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss:.4f}') ``` 2. **解释性分析** 使用`torch_geometric.explain`评估解释结果（如不忠实度）： ```python from torch_geometric.explain import Explainer, unfaithfulness explainer = Explainer(model=model, algorithm='gnn_explainer') explanation = explainer(data.x, data.edge_index) # 生成解释 metric = unfaithfulness(explainer, explanation) # 计算指标[^1] print(f'Unfaithfulness: {metric:.4f}') ``` ---