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如何使用Pytorch Geometric的官方方法建立自己的数据集

时间: 2024-12-19 17:26:56 浏览: 158

要使用PyTorch Geometric (PyG) 构建自己的图数据集，你可以按照以下步骤操作： 1. **定义顶点特征（x）**：这是每个节点的数据，可以是任何形式的张量，如上述示例中的`x`变量，它是一个浮点数张量，表示节点属性。 ```py x = torch.tensor([[特征1], [特征2], ..., [特征N]], dtype=torch.float) ``` 2. **定义边连接（edge_index）**：这表示图中节点之间的关系。如果图是无向的，你需要为每条无向边添加两次对应的节点索引。例如，电商购买图的边连接可以用以下方式表示： ```py edge_index = torch.tensor([[源节点1, 目标节点1, ...], [目标节点1, 源节点1, ...]], dtype=torch.long) ``` 3. **创建Data对象**：将顶点特征和边连接组合成`Data`对象，这是PyG的基本数据结构。 ```py data = Data(x=x, edge_index=edge_index) ``` 4. **可选地，添加其他元数据**：例如标签`y`、权重或其他图特定信息，可以根据需求添加到`Data`对象中。 ```py y = torch.tensor([标签1, 标签2, ..., 标签M], dtype=torch.float) data = Data(x=x, y=y, edge_index=edge_index) ``` 对于第二个示例，展示了如何仅用`edge_index`和`x`创建一个更简单的图： ```py edge_index = torch.tensor([[源节点1, 目标节点1], [目标节点1, 源节点1]], dtype=torch.long) x = torch.tensor([特征1, 特征2], dtype=torch.float) data = Data(x=x, edge_index=edge_index) ``` 在这个例子中，我们没有指定`y`，因此这可能是一个不带标签的图。

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