图神经网络 PyG 入门介绍

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简介

Graph Neural Networks 简称 GNN，称为图神经网络，是深度学习中近年来一个比较受关注的领域。近年来 GNN 在学术界受到的关注越来越多，与之相关的论文数量呈上升趋势，GNN 通过对信息的传递，转换和聚合实现特征的提取，类似于传统的 CNN，只是 CNN 只能处理规则的输入，如图片等输入的高、宽和通道数都是固定的，而 GNN 可以处理不规则的输入，如点云等。 可查看【GNN】万字长文带你入门 GCN。

而 PyTorch Geometric Library (简称 PyG) 是一个基于 PyTorch 的图神经网络库，地址是：https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric。它包含了很多 GNN 相关论文中的方法实现和常用数据集，并且提供了简单易用的接口来生成图，因此对于复现论文来说也是相当方便。用法大多数和 PyTorch 很相近，因此熟悉 PyTorch 的同学使用这个库可以很快上手。

torch_geometric.data.Data

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节点和节点之间的边构成了图。所以在 PyG 中，如果你要构建图，那么需要两个要素：节点和边。PyG 提供了torch_geometric.data.Data (下面简称Data) 用于构建图，包括 5 个属性，每一个属性都不是必须的，可以为空。

• x: 用于存储每个节点的特征，形状是[num_nodes, num_node_features]。

• edge_index: 用于存储节点之间的边，形状是 [2, num_edges]。

• pos: 存储节点的坐标，形状是[num_nodes, num_dimensions]。

• y: 存储样本标签。如果是每个节点都有标签，那么形状是[num_nodes, *]；如果是整张图只有一个标签，那么形状是[1, *]。

• edge_attr: 存储边的特征。形状是[num_edges, num_edge_features]。

实际上，Data对象不仅仅限制于这些属性，我们可以通过data.face来扩展Data，以张量保存三维网格中三角形的连接性。

需要注意的的是，在Data里包含了样本的 label，这意味和 PyTorch 稍有不同。在PyTorch中，我们重写Dataset的__getitem__()，根据 index 返回对应的样本和 label。在 PyG 中，我们使用的不是这种写法，而是在get()函数中根据 index 返回torch_geometric.data.Data类型的数据，在Data里包含了数据和 label。

下面一个例子是未加权无向图 ( 未加权指边上没有权值 )，包括 3 个节点和 4 条边。

由于是无向图，因此有 4 条边：(0 -> 1), (1 -> 0), (1 -> 2), (2 -> 1)。每个节点都有自己的特征。上面这个图可以使用torch_geometric.data.Data来表示如下：

import torch from torch_geometric.data import Data # 由于是无向图，因此有 4 条边：(0 -> 1), (1 -> 0), (1 -> 2), (2 -> 1) edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2],  [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long) # 节点的特征 x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)   data = Data(x=x, edge_index=edge_index)
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注意edge_index中边的存储方式，有两个list，第 1 个list是边的起始点，第 2 个list是边的目标节点。注意与下面的存储方式的区别。

import torch from torch_geometric.data import Data   edge_index = torch.tensor([[0, 1],  [1, 0], [1, 2], [2, 1]], dtype=torch.long) x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)   data = Data(x=x, edge_index=edge_index.t().contiguous())
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这种情况edge_index需要先转置然后使用contiguous()方法。关于contiguous()函数的作用，查看 PyTorch中的contiguous。

最后再复习一遍，Data中最基本的 4 个属性是x、edge_index、pos、y，我们一般都需要这 4 个参数。

有了Data，我们可以创建自己的Dataset，读取并返回Data了。

Dataset 与 DataLoader

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PyG 的 Dataset继承自torch.utils.data.Dataset，自带了很多图数据集，我们以TUDataset为例，通过以下代码就可以加载数据集，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]
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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

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使用自己的数据集。提供 2 种不同的Dataset：

• 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)。

在 PyTorch 中，是没有这两个文件夹的。下面来说明一下这两个文件夹在 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()
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_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()
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_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!')
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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。在这里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)
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我们需要实现的是get()方法，根据index返回torch_geometric.data.Data类型的数据。

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 ...
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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：

batch KaTeX parse error: Undefined control sequence: \[ at position 7: =\left\̲[̲\begin{array}{c…

我们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])
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关于 batching 的流程细节，你可以点击Pytorch Geometric Documentation查看。关于scatter方法的说明，你可以查看torch-scatter说明文档。

Transforms

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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，输出是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。我们以 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])
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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])
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模型训练

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这里只是展示一个简单的 GCN 模型构造和训练过程，没有用到Dataset和DataLoader。

我们将使用一个简单的 GCN 层，并在 Cora 数据集上实验。有关 GCN 的更多内容，请查看 关于 GCN 的理解。

我们首先加载数据集：

from torch_geometric.datasets import Planetoid   dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')
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然后定义 2 层的 GCN：

import torch import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import GCNConv   class Net(torch.nn.Module):  def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(dataset.num_node_features, 16) self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)   def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index   x = self.conv1(x, edge_index) x = F.relu(x) x = F.dropout(x, training=self.training) x = self.conv2(x, edge_index)   return F.log_softmax(x, dim=1)
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然后训练 200 个 epochs：

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = Net().to(device) data = dataset[0].to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)   model.train() for epoch in range(200):  optimizer.zero_grad() out = model(data) loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) loss.backward() optimizer.step()
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最后在测试集上验证了模型的准确率：

model.eval() _, pred = model(data).max(dim=1) correct = float (pred[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]).sum().item()) acc = correct / data.test_mask.sum().item() print('Accuracy: {:.4f}'.format(acc))
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至此，关于Pytorch Geometric的简单使用教程就讲完了。

回顾一下，在这篇文章中，在讲述使用Pytorch Geometric的过程中，花了较多篇幅分析了图数据是如何表示的，分析了Dataset的工作流程，让你明白图数据在Dataset里都经过了哪些步骤，才得以输入到模型，最终可以利用Dataset来构建自己的数据集。

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