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 自定义Dataset

DataLoader

Transforms

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复制自：图神经网络 PyTorch Geometric 入门教程 - 掘金

PyG 的 Dataset继承自torch.utils.data.Dataset，自带了很多图数据集;

        通过以下代码就可以加载数据集TUDataset，root参数设置数据下载的位置。通过索引可以访问每一个数据:

from torch_geometric.datasets import TUDataset
dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES')
data = dataset[0]

         在一个图中，由edge_index和edge_attr可以决定所有节点的邻接矩阵。PyG 通过创建稀疏的对角邻接矩阵，并在节点维度中连接特征矩阵和 label 矩阵，实现了在 mini-batch 的并行化。PyG 允许在一个 mini-batch 中的每个Data (图) 使用不同数量的节点和边.

 自定义Dataset

1 尽管 PyG 已经包含许多有用的数据集，我们也可以通过继承torch_geometric.data. Dataset类定义自己的数据集；

2 提供 2 种不同的Dataset类：

    InMemoryDataset：使用这个Dataset会一次性把数据全部加载到内存中；

        Dataset: 使用这个Dataset每次加载一个数据到内存中，比较常用；

        我们需要在自定义的Dataset的初始化方法中传入数据存放的路径，然后 PyG 会在这个路径下再划分 2 个文件夹：

• raw_dir: 存放原始数据的路径，一般是 csv、mat 等格式；
• processed_dir: 存放处理后的数据，一般是 pt 格式 ( 由我们重写process()方法实现)；

3 这两个文件夹在 PyG 中的实际意义和处理逻辑：

        torch_geometric.data.Dataset继承自torch.utils.data.Dataset，在初始化方法 __init__()中，会调用_download()方法和_process()方法

def __init__(self, root=None, transform=None, pre_transform=None,
			 pre_filter=None):
	super(Dataset, self).__init__()
 
	if isinstance(root, str):
		root = osp.expanduser(osp.normpath(root))
 
	self.root = root
	self.transform = transform
	self.pre_transform = pre_transform
	self.pre_filter = pre_filter
	self.__indices__ = None
 
	# 执行 self._download() 方法
	if 'download' in self.__class__.__dict__.keys():
		self._download()
    # 执行 self._process() 方法
	if 'process' in self.__class__.__dict__.keys():
		self._process()

        _download()方法如下，首先检查self.raw_paths列表中的文件是否存在；如果存在，则返回；如果不存在，则调用self.download()方法下载文件

def _download(self):
	if files_exist(self.raw_paths):  # pragma: no cover
		return
 
	makedirs(self.raw_dir)
	self.download()

        _process()方法如下，首先在self.processed_dir中有pre_transform，那么判断这个pre_transform和传进来的pre_transform是否一致，如果不一致，那么警告提示用户先删除self.processed_dir文件夹。pre_filter同理；

        然后检查self.processed_paths列表中的文件是否存在；如果存在，则返回；如果不存在，则调用self.process()生成文件；

def _process(self):
	f = osp.join(self.processed_dir, 'pre_transform.pt')
	if osp.exists(f) and torch.load(f) != __repr__(self.pre_transform):
		warnings.warn(
			'The `pre_transform` argument differs from the one used in '
			'the pre-processed version of this dataset. If you really '
			'want to make use of another pre-processing technique, make '
			'sure to delete `{}` first.'.format(self.processed_dir))
	f = osp.join(self.processed_dir, 'pre_filter.pt')
	if osp.exists(f) and torch.load(f) != __repr__(self.pre_filter):
		warnings.warn(
			'The `pre_filter` argument differs from the one used in the '
			'pre-processed version of this dataset. If you really want to '
			'make use of another pre-fitering technique, make sure to '
			'delete `{}` first.'.format(self.processed_dir))
 
	if files_exist(self.processed_paths):  # pragma: no cover
		return
 
	print('Processing...')
 
	makedirs(self.processed_dir)
	self.process()
 
	path = osp.join(self.processed_dir, 'pre_transform.pt')
	torch.save(__repr__(self.pre_transform), path)
	path = osp.join(self.processed_dir, 'pre_filter.pt')
	torch.save(__repr__(self.pre_filter), path)
 
	print('Done!')

4 一般来说不用实现downloand()方法。

        如果你直接把处理好的 pt 文件放在了self.processed_dir中，那么也不用实现process()方法；

在 Pytorch 的dataset中，我们需要实现__getitem__()方法，根据index返回样本和标签；

        在torch_geometric.data.Dataset中，重写了__getitem__()方法，其中调用了get()方法获取数据；

def __getitem__(self, idx):
	if isinstance(idx, int):
		data = self.get(self.indices()[idx])
		data = data if self.transform is None else self.transform(data)
		return data
	else:
		return self.index_select(idx)

        需要实现的是get()方法，根据index返回torch_geometric.data.Data类型的数据；

        

5 process()方法存在的意义是原始的格式可能是 csv 或者 mat，在process()函数里可以转化为 pt 格式的文件；

        这样在get()方法中就可以直接使用torch.load()函数读取 pt 格式的文件，返回的是torch_geometric.data.Data类型的数据，而不用在get()方法做数据转换操作 (把其他格式的数据转换为 torch_geometric.data.Data类型的数据)；

        当然我们也可以提前把数据转换为 torch_geometric.data.Data类型，使用 pt 格式保存在self.processed_dir中

DataLoader

        通过torch_geometric.data.DataLoader可以方便地使用 mini-batch;

from torch_geometric.datasets import TUDataset
from torch_geometric.data import DataLoader
 
dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES', use_node_attr=True)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
 
for batch in loader:
	# 对每一个 mini-batch 进行操作
	...

        torch_geometric.data.Batch继承自torch_geometric.data.Data，并且多了一个属性：batch;

        batch是一个列向量，它将每个元素映射到每个 mini-batch 中的相应图：

 可以使用它分别为每个图的节点维度计算平均的节点特征

from torch_scatter import scatter_mean
from torch_geometric.datasets import TUDataset
from torch_geometric.data import DataLoader
 
dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES', use_node_attr=True)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
 
for data in loader:
    data
    #data: Batch(batch=[1082], edge_index=[2, 4066], x=[1082, 21], y=[32])
 
    x = scatter_mean(data.x, data.batch, dim=0)
    # x.size(): torch.Size([32, 21])

Transforms

        transforms在计算机视觉领域是一种很常见的数据增强，PyG 有自己的transforms，输入是Data类型，输出也是Data类型；

        可以使用torch_geometric.transforms.Compose封装一系列的transforms；

        以 ShapeNet 数据集 (包含 17000 个 point clouds，每个 point 分类为 16 个类别的其中一个) 为例，我们可以使用transforms从 point clouds 生成最近邻图：

import torch_geometric.transforms as T
from torch_geometric.datasets import ShapeNet
 
dataset = ShapeNet(root='/tmp/ShapeNet', categories=['Airplane'],
                    pre_transform=T.KNNGraph(k=6))
# dataset[0]: Data(edge_index=[2, 15108], pos=[2518, 3], y=[2518])

还可以通过transform在一定范围内随机平移每个点，增加坐标上的扰动，做数据增强：

import torch_geometric.transforms as T
from torch_geometric.datasets import ShapeNet
 
dataset = ShapeNet(root='/tmp/ShapeNet', categories=['Airplane'],
                    pre_transform=T.KNNGraph(k=6),
                    transform=T.RandomTranslate(0.01))
# dataset[0]: Data(edge_index=[2, 15108], pos=[2518, 3], y=[2518])