续写代码：# 将实体和关系转换成网络图 G = nx.DiGraph() for node in nodes: G.add_node(node['id'], label=node['labels'][0]) for edge in edges: G.add_edge(edge['source'], edge['target'], label=edge['label']) 将网络图转换成PyTorch Geometric的数据格式

要将网络图转换成PyTorch Geometric的数据格式，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的包

import torch
from torch_geometric.data import Data

2. 定义节点和边的特征

# 定义节点特征
x = torch.tensor([node['label'] for node in nodes])

# 定义边特征
edge_attr = torch.tensor([edge['label'] for edge in edges])

3. 使用网络图构建PyTorch Geometric的Data对象

# 构建Data对象
data = Data(x=x, edge_index=edge_index, edge_attr=edge_attr)

# 添加节点和边的索引
edge_index = torch.tensor([[edge['source'], edge['target']] for edge in edges], dtype=torch.long).t().contiguous()
data.edge_index = edge_index

# 添加节点数量
data.num_nodes = len(nodes)

最终得到的`data`对象就是PyTorch Geometric的数据格式，可以用于训练和测试深度学习模型。