dgl.dataloading.GraphDataLoader介绍
时间: 2023-07-26 12:18:12 浏览: 114
dgl.dataloading.GraphDataLoader是DGL中用于批量化图数据的类。它可以将DGL中的Graph对象和对应的标签数据批量化,以便于输入模型进行训练和推理。
GraphDataLoader的主要参数包括:
- graph:待批量化的图对象。
- labels:标签数据,可以是节点标签或边标签。
- batch_size:批量大小。
- shuffle:是否打乱数据集顺序。
- drop_last:如果数据集大小不能被batch_size整除,是否丢弃最后一批数据。
GraphDataLoader的主要方法包括:
- __len__:返回数据集的大小。
- __iter__:返回一个迭代器,每次迭代返回一个批次的数据。
以下是一个简单的Python代码示例,用于构建一个包含两个节点和一条边的图,并使用GraphDataLoader批量化数据:
```
import dgl
import torch
from dgl.dataloading import GraphDataLoader
# 定义图结构
g = dgl.graph(([0, 1], [1, 0])) # 两个节点和一条边
# 添加节点特征
g.ndata['x'] = torch.tensor([[1.], [2.]])
# 添加边特征
g.edata['w'] = torch.tensor([3.])
# 定义标签数据
labels = torch.tensor([1, 0])
# 批量化数据
loader = GraphDataLoader(g, labels, batch_size=1, shuffle=True)
# 遍历数据集
for batched_graph, batched_labels in loader:
print(batched_graph)
print(batched_labels)
```
以上代码示例中,GraphDataLoader将包含两个节点和一条边的图和对应的标签数据批量化,并设置批量大小为1和打乱数据集顺序。在遍历数据集时,每次迭代返回一个批次的数据,其中包括一个批次的图对象和对应的标签数据。