前言：

• pytorch :2.0.0+cuda 11.8
• Jupyter Notebook:7.0.6
• 所以 PyG不需要安装依赖包，直接cuda/pip install ; Jupyter Notebook 有扩展管理器，不需要也装不了 很多教程里的扩展管理插件 😁

1 基本数据结构 torch_geometric.data.Data

• data.x : 节点特征矩阵[num_nodes, num_node_features]
• data.edge_index: 将稀疏的邻接矩阵表示为COO格式(Coordinate Format,一种稀疏矩阵存储方式) [2, num_edges]
  • 将邻接矩阵中不为零的元素坐标转置成为列向量拼在一起
  • 无向图 两个节点之间是隐藏着两个箭头 ———— 无向图的邻接矩阵是对角阵
    

m = np.array([[0,1,0],[1,0,1],[0,1,0]])
print("稀疏的邻接矩阵：\n" , m) # 原始稀疏的邻接矩阵
edge_index = torch.tensor([[0,1,1,2],[1,0,2,1]],dtype = torch.long)
print("COO格式：\n",edge_index) # COO形式的邻接矩阵【无向图】

• data.edge_attr : 边特征矩阵[num_edges, num_edge_features]
• data.y ：标签
  • node-level : [num_nodes, *]
  • graph-level : [1, *]

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import torch
from torch_geometric.data import Data

edge_index = torch.tensor([[0,1,1,2],[1,0,2,1]],dtype = torch.long)
x = torch.tensor([[-1],[0],[1]],dtype=torch.float)
# 构造出一个图样本
data = Data(x=x,edge_index=edge_index)

2 加载数据集 torch_geometric.datasets

2.1 Graph-level

from torch_geometric.datasets import TUDataset
dataSet = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES',name='ENZYMES')
print(len(dataSet)) # 数据集中含有600个图
print(dataSet.num_classes) # 6各类
print(dataSet.num_node_features) # 节点特征为3维

• 该样本(图)具有37个节点，每个节点含有3个特征，具有168/2=84个边，被分配到一个类（graph-level）

data_0 = dataSet[0]
print(data_0) 
print(data_0.is_undirected) # True

2.2 Node-level

from torch_geometric.datasets import Planetoid
dataset1 = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') # 最好科学上网下载
print(len(dataset1))# 1 只有一个图
print(dataset1.num_classes) # 7 
print(dataset1.num_node_features) # 1433

• 划分了 训练集、验证机、测试集
• 注意 y : 每个节点都有一个标签

data1 = dataset1[0]
print(data1.is_undirected)
print(data1.train_mask.sum().item())
print(data1.val_mask.sum().item())
print(data1.test_mask.sum().item())

3 Mini-batches torch_geometric.loader.DataLoader

• 主要思想：
  • DataLoader 将所有图的邻接矩阵按对角放置拼接成一个大矩阵，每个图的邻接矩阵在这个大矩阵可以视为一个元素
  • batch_size 是一次训练选择多少个图
  • DataLoader 会保存每一批次的训练样本，使用batch来将训练样本的节点对应哪个图的索引

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简单验证：

• 不要打乱数据集，batch_size设置为32

from torch_geometric.loader import DataLoader

dataset2 = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES', use_node_attr=True)
loader2 = DataLoader(dataset2,batch_size=32,shuffle=True) # 这里不按官网的教程来洗牌打乱，会更容易理解

• 取出前32个图

num = 0
num_node = 0
num_edge = 0
for data in dataset2[:32]:
    m = data.edge_index.size()
    n = data.x.size()
    num_node += n[0]
    num_edge += m[1]
    num += 1
print(num) # 32个图
print(num_node) # 总计 1069个节点
print(num_edge) # 总计 4264个边

• 使用DataLoader加载数据集

loader3 = DataLoader(dataset2,batch_size=32,shuffle=False)
torch.set_printoptions(threshold=np.inf)

print(dataset2[0])
num  = 0 
for data in loader3:
    # print(data.x)
    print(data)
    print(data.x.size())
    if  num  < 1 :
        print(data.batch)
    print(data.batch.size())
    num += 1
    print("===============")