python dgl 构建包含100个图的数据集

构建包含100个图的数据集，可以按照以下步骤进行：

1. 定义图结构：使用DGL中的Graph对象定义每个图的结构，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. 构建多个图：使用Python的循环语句，根据定义好的图结构和特征信息创建多个图对象。

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

5. 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，用于构建包含100个图的数据集，并为每个图添加节点和边特征：

import dgl
import torch
from dgl.data import DGLDataset
from dgl.dataloading import GraphDataLoader
from sklearn.model_selection import train_test_split

class MyDataset(DGLDataset):
    def __init__(self):
        super().__init__(name='my_dataset')
        
    def process(self):
        # 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.])

        # 构建多个图
        self.graphs = [g] * 100

        # 划分数据集
        train_graphs, valid_graphs, test_graphs = dgl.random.split_dataset(self.graphs, [0.6, 0.2, 0.2])

        # 批量化数据
        self.train_loader = GraphDataLoader(train_graphs, batch_size=1, shuffle=True)
        self.valid_loader = GraphDataLoader(valid_graphs, batch_size=1, shuffle=False)
        self.test_loader = GraphDataLoader(test_graphs, batch_size=1, shuffle=False)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.graphs[idx]

    def __len__(self):
        return len(self.graphs)

dataset = MyDataset()
dataset.process()

以上代码示例中，MyDataset类继承自DGLDataset类，实现了__init__、process、__getitem__和__len__等方法。在process方法中，先定义了一个包含两个节点和一条边的图，并为节点和边添加了特征信息。然后使用Python的循环语句，根据该图结构和特征信息创建了100个图对象，并使用train_test_split函数将每个图划分为训练集、验证集和测试集。最后使用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。

需要注意的是，以上代码示例仅用于说明构建包含100个图的数据集的基本步骤，实际应用中需要根据具体任务进行相应的修改。