python dgl 构建数据集

构建DGL数据集的步骤大致如下：

1. 定义图结构：使用DGL中的Graph对象定义图结构，包括节点数、边数、节点和边的特征等。

2. 添加节点和边特征：使用DGL中的NodeDataLoader和EdgeDataLoader等数据加载器为节点和边添加特征信息。

3. 划分数据集：使用DGL中的train_test_split_edges函数将图划分为训练集、验证集和测试集。

4. 批量化数据：使用DGL中的GraphDataLoader函数将处理好的数据批量化，以便于输入模型进行训练和推理。

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，并为节点添加了特征信息：

import dgl
import torch

# 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.])

# 划分数据集
train_g, valid_g, test_g = dgl.random.split_dataset(g, [0.6, 0.2, 0.2])

# 批量化数据
train_loader = dgl.dataloading.GraphDataLoader(train_g, batch_size=1, shuffle=True)
valid_loader = dgl.dataloading.GraphDataLoader(valid_g, batch_size=1, shuffle=False)
test_loader = dgl.dataloading.GraphDataLoader(test_g, batch_size=1, shuffle=False)

注意：以上代码示例仅用于说明构建DGL数据集的基本步骤，实际应用中需要根据具体任务进行相应的修改。