构建pyg的dataloader

构建PyG的dataloader需要以下步骤：

1. 首先，需要将数据转换为PyG所需的数据格式。PyG的数据格式是一个包含节点特征、边索引和目标标签的Data对象。可以使用PyG提供的数据转换函数将数据转换为这种格式。

2. 接下来，需要创建一个自定义的Dataset类，继承自PyG的Dataset类，并实现__len__和__getitem__方法。在__getitem__方法中，需要将数据转换为PyG所需的数据格式，并返回一个Data对象。

3. 最后，需要创建一个DataLoader对象，将自定义的Dataset类作为参数传入。可以设置batch_size、shuffle等参数来控制数据加载的方式。

下面是一个示例代码，用于构建PyG的dataloader：

from torch_geometric.data import DataLoader
from my_dataset import MyDataset

# 创建自定义的Dataset类
dataset = MyDataset()

# 创建DataLoader对象
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 使用DataLoader对象加载数据
for batch in loader:
    # 进行模型训练或预测
    pass

其中，MyDataset是自定义的Dataset类，需要根据具体的数据格式进行实现。在使用DataLoader对象加载数据时，可以直接遍历DataLoader对象，每次返回一个batch的数据。