torch_geometric.loader

能够加载哪些数据集？

A：torch_geometric.loader可以加载多种常见的网络数据集，包括Cora、Citeseer、PubMed、Reddit、PPI等。此外，它还允许用户自定义自己的数据集，只需按照一定格式组织数据即可。

相关问题

torch_geometric.loader.DataLoader

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：\[3\]

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 ]

ModuleNotFoundError: No module named 'torch_geometric.loader'

这个错误通常表示您的环境中缺少了 torch_geometric 库。torch_geometric 是一个用于处理图数据的 PyTorch 扩展库。要解决此错误，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确保您已经安装了 torch 和 torchvision 库，可以使用以下命令安装它们：

   pip install torch torchvision

2. 确保您已经安装了 torch_geometric 库。您可以使用以下命令安装最新版本的 torch_geometric：

   pip install torch_geometric

3. 如果您使用的是 conda 环境，请尝试使用以下命令安装 torch_geometric：

   conda install pytorch-geometric -c rusty1s -c conda-forge

4. 如果上述步骤都没有解决问题，您可能需要检查 torch_geometric 的版本与其他依赖库的兼容性。可以尝试降低 torch_geometric 的版本或查看其文档以获取更多信息。

希望这些步骤能够帮助您解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。