torch_geometric.loader.DataLoader
时间: 2023-10-16 18:59:42 浏览: 163
torch_geometric.loader.DataLoader是PyG中的一个类,用于加载和处理图数据。它可以将多个图批处理成单个巨型图,并提供了一些方便的功能。\[2\]
您可以使用torch_geometric.loader.DataLoader来加载和处理图数据集。例如,您可以创建一个包含torch_geometric.data.Data对象的常规Python列表,并将其传递给DataLoader来批处理这些图数据。\[1\]
DataLoader还可以接受一些参数,例如batch_size和shuffle,以控制批处理的大小和数据的顺序。您还可以使用其他可以传递给PyTorch DataLoader的参数,例如num_workers。\[2\]
使用DataLoader加载图数据集的示例代码如下:\[3\]
```python
from torch_geometric.datasets import TUDataset
from torch_geometric.loader 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:
# 在这里对批处理的图数据进行处理
# 例如,计算每个图的节点维度中的平均节点特征
x = scatter_mean(batch.x, batch.batch, dim=0)
print(x.size()) # 输出每个图的节点特征的大小
```
通过使用torch_geometric.loader.DataLoader,您可以方便地加载和处理图数据集。它提供了一种简单而有效的方式来处理大规模的图数据。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【PyG】文档总结以及项目经验(持续更新](https://blog.csdn.net/weixin_45928096/article/details/125501673)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [第十九课.Pytorch-geometric扩展](https://blog.csdn.net/qq_40943760/article/details/120265255)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]