pytorch 笔记：torch_geometric （1）创建一张图

1 torch_geometric介绍

        PyTorch geometric 是一个基于pytorch的图网络处理库，里面封装了处理图网络需要用到的基础结构。

         一个单个的图被描述为torch_geometric.data.Data，他有以下属性：

• data.x （节点的特征）                            shape： [num_nodes, num_node_features]
• data.edge_index （图的连接情况）        shape: [2, num_edges]
• data.edge_attr （边的特征）                   shape: [num_edges, num_edge_features]
• data.y: 节点标签，对于node-level级的任务，该数据形状为[num_nodes, ]；对于graph-level级的任务，形状为[, ]
• data.ydata.posshape:该矩阵表示节点在空间中的位置信息。 [num_nodes, num_dimensions]

2 创建一张图

 我们创建一张这样的有向图

import torch
from torch_geometric.data import Data

2.1 设置点属性

shape = [num_nodes, num_node_features]

 图中有四个节点 v1~v4 每个节点两维特征向量表示，标签y是其类别

x = torch.tensor([[2,1], [5,6], [3,7], [12,0]])
y = torch.tensor([0, 1, 0, 1])

2.2 设置边属性

shape = [2,num_edge]

边的第一个列表表示源节点索引，第二个列表表示目标节点索引

创建的Data对象与顺序无关
 

edge_index = torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 3], 
                           [1, 0, 1, 3, 2]])

2.3  构建Graph的数据

data = Data(x=x, y=y,edge_index=edge_index)
data

'''
Data(x=[4, 2], edge_index=[2, 5], y=[4])
说明有向边有5条、节点有4个、每个节点有两个特征
'''

3 Data的属性

3.1 将Data视为字典

keys	data有几个键值
data['x']	查看键值为x的内容（即节点的特征）
键值对

 3.2 将Data视为图

  

点数量
边数量
点的特征数量
有无孤立点	有孤立点的情况： edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1], [1, 0, 1]]) x = torch.tensor([[-1], [0], [1]]) data = Data(x=x, edge_index=edge_index) data.has_isolated_nodes() #True
有无自环	有自环的情况： edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1], [1, 0, 1]]) x = torch.tensor([[-1], [0], [1]]) data = Data(x=x, edge_index=edge_index) data.has_self_loops() #True
是否是有向图	无向图的情况： edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [1, 0, 2, 1]]) x = torch.tensor([[-1], [0], [1]]) data = Data(x=x, edge_index=edge_index) data.is_directed()#False