简介

Graph Neural Networks 简称 GNN，称为图神经网络，是深度学习中近年来一个比较受关注的领域。近年来 GNN 在学术界受到的关注越来越多，与之相关的论文数量呈上升趋势，GNN 通过对信息的传递，转换和聚合实现特征的提取，类似于传统的 CNN，只是 CNN 只能处理规则的输入，如图片等输入的高、宽和通道数都是固定的，而 GNN 可以处理不规则的输入，如点云等。可查看【GNN】万字长文带你入门 GCN。

而 PyTorch Geometric Library (简称 PyG) 是一个基于 PyTorch 的图神经网络库，地址是：https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric。它包含了很多 GNN 相关论文中的方法实现和常用数据集，并且提供了简单易用的接口来生成图，因此对于复现论文来说也是相当方便。用法大多数和 PyTorch 很相近，因此熟悉 PyTorch 的同学使用这个库可以很快上手。

torch_geometric.data.Data

节点和节点之间的边构成了图。所以在 PyG 中，如果你要构建图，那么需要两个要素：节点和边。PyG 提供了torch_geometric.data.Data (下面简称Data) 用于构建图，包括 5 个属性，每一个属性都不是必须的，可以为空。

x: 用于存储每个节点的特征，形状是[num_nodes, num_node_features]。
edge_index: 用于存储节点之间的边，形状是 [2, num_edges]。
pos: 存储节点的坐标，形状是[num_nodes, num_dimensions]。
y: 存储样本标签。如果是每个节点都有标签，那么形状是[num_nodes, *]；如果是整张图只有一个标签，那么形状是[1, *]。
edge_attr: 存储边的特征。形状是[num_edges, num_edge_features]。

实际上，Data对象不仅仅限制于这些属性，我们可以通过data.face来扩展Data，以张量保存三维网格中三角形的连接性。

需要注意的的是，在Data里包含了样本的 label，这意味和 PyTorch 稍有不同。在PyTorch中，我们重写Dataset的__getitem__()，根据 index 返回对应的样本和 label。在 PyG 中，我们使用的不是这种写法，而是在get()函数中根据 index 返回torch_geometric.data.Data类型的数据，在Data里包含了数据和 label。

下面一个例子是未加权无向图 ( 未加权指边上没有权值 )，包括 3 个节点和 4 条边。

由于是无向图，因此有 4 条边：(0 -> 1), (1 -> 0), (1 -> 2), (2 -> 1)。每个节点都有自己的特征。上面这个图可以使用`torch_geometric.data.Data`来表示如下：

import torch

from torch_geometric.data import Data

# 由于是无向图，因此有 4 条边：(0 -> 1), (1 -> 0), (1 -> 2), (2 -> 1)

edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2],

                           [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long)

# 节点的特征

x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)

data = Data(x=x, edge_index=edge_index)

注意edge_index中边的存储方式，有两个list，第 1 个list是边的起始点，第 2 个list是边的目标节点。注意与下面的存储方式的区别。

import torch

from torch_geometric.data import Data

edge_index = torch.tensor([[0, 1],

                           [1, 0],

                           [1, 2],

                           [2, 1]], dtype=torch.long)

x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)

data = Data(x=x, edge_index=edge_index.t().contiguous())

这种情况edge_index需要先转置然后使用contiguous()方法。关于contiguous()函数的作用，查看 PyTorch中的contiguous。

最后再复习一遍，Data中最基本的 4 个属性是x、edge_index、pos、y，我们一般都需要这 4 个参数。

有了Data，我们可以创建自己的Dataset，读取并返回Data了。

Dataset 与 DataLoader

PyG 的 Dataset继承自torch.utils.data.Dataset，自带了很多图数据集，我们以TUDataset为例，通过以下代码就可以加载数据集，root参数设置数据下载的位置。通过索引可以访问每一个数据。

from torch_geometric.datasets import TUDataset

dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES')

data = dataset[0]

在一个图中，由edge_index和edge_attr可以决定所有节点的邻接矩阵。PyG 通过创建稀疏的对角邻接矩阵，并在节点维度中连接特征矩阵和 label 矩阵，实现了在 mini-batch 的并行化。PyG 允许在一个 mini-batch 中的每个Data (图) 使用不同数量的节点和边。

# 自定义 Dataset

尽管 PyG 已经包含许多有用的数据集，我们也可以通过继承torch_geometric.data.Dataset使用自己的数据集。提供 2 种不同的Dataset：

InMemoryDataset：使用这个Dataset会一次性把数据全部加载到内存中。
Dataset: 使用这个Dataset每次加载一个数据到内存中，比较常用。

我们需要在自定义的Dataset的初始化方法中传入数据存放的路径，然后 PyG 会在这个路径下再划分 2 个文件夹：

raw_dir: 存放原始数据的路径，一般是 csv、mat 等格式
processed_dir: 存放处理后的数据，一般是 pt 格式 ( 由我们重写process()方法实现)。

在 PyTorch 中，是没有这两个文件夹的。下面来说明一下这两个文件夹在 PyG 中的实际意义和处理逻辑。

torch_geometric.data.Dataset继承自torch.utils.data.Dataset，在初始化方法 __init__()中，会调用_download()方法和_process()方法。

def __init__(self, root=None, transform=None, pre_transform=None,

			 pre_filter=None):

	super(Dataset, self).__init__()

	if isinstance(root, str):

		root = osp.expanduser(osp.normpath(root))

	self.root = root

	self.transform = transform

	self.pre_transform = pre_transform

	self.pre_filter = pre_filter

	self.__indices__ = None

	# 执行 self._download() 方法

	if 'download' in self.__class__.__dict__.keys():

		self._download()

    # 执行 self._process() 方法

	if 'process' in self.__class__.__dict__.keys():

		self._process()

_download()方法如下，首先检查self.raw_paths列表中的文件是否存在；如果存在，则返回；如果不存在，则调用self.download()方法下载文件。

def _download(self):

	if files_exist(self.raw_paths):  # pragma: no cover

		return

	makedirs(self.raw_dir)

	self.download()

_process()方法如下，首先在self.processed_dir中有pre_transform，那么判断这个pre_transform和传进来的pre_transform是否一致，如果不一致，那么警告提示用户先删除self.processed_dir文件夹。pre_filter同理。

然后检查self.processed_paths列表中的文件是否存在；如果存在，则返回；如果不存在，则调用self.process()生成文件。

def _process(self):

	f = osp.join(self.processed_dir, 'pre_transform.pt')

	if osp.exists(f) and torch.load(f) != __repr__(self.pre_transform):

		warnings.warn(

			'The `pre_transform` argument differs from the one used in '

			'the pre-processed version of this dataset. If you really '

			'want to make use of another pre-processing technique, make '

			'sure to delete `{}` first.'.format(self.processed_dir))

	f = osp.join(self.processed_dir, 'pre_filter.pt')

	if osp.exists(f) and torch.load(f) != __repr__(self.pre_filter):

		warnings.warn(

			'The `pre_filter` argument differs from the one used in the '

			'pre-processed version of this dataset. If you really want to '

			'make use of another pre-fitering technique, make sure to '

			'delete `{}` first.'.format(self.processed_dir))

	if files_exist(self.processed_paths):  # pragma: no cover

		return

	print('Processing...')

	makedirs(self.processed_dir)

	self.process()

	path = osp.join(self.processed_dir, 'pre_transform.pt')

	torch.save(__repr__(self.pre_transform), path)

	path = osp.join(self.processed_dir, 'pre_filter.pt')

	torch.save(__repr__(self.pre_filter), path)

	print('Done!')

一般来说不用实现downloand()方法。

如果你直接把处理好的 pt 文件放在了self.processed_dir中，那么也不用实现process()方法。

在 Pytorch 的dataset中，我们需要实现__getitem__()方法，根据index返回样本和标签。在这里torch_geometric.data.Dataset中，重写了__getitem__()方法，其中调用了get()方法获取数据。

def __getitem__(self, idx):

	if isinstance(idx, int):

		data = self.get(self.indices()[idx])

		data = data if self.transform is None else self.transform(data)

		return data

	else:

		return self.index_select(idx)

我们需要实现的是get()方法，根据index返回torch_geometric.data.Data类型的数据。

process()方法存在的意义是原始的格式可能是 csv 或者 mat，在process()函数里可以转化为 pt 格式的文件，这样在get()方法中就可以直接使用torch.load()函数读取 pt 格式的文件，返回的是torch_geometric.data.Data类型的数据，而不用在get()方法做数据转换操作 (把其他格式的数据转换为 torch_geometric.data.Data类型的数据)。当然我们也可以提前把数据转换为 torch_geometric.data.Data类型，使用 pt 格式保存在self.processed_dir中。

DataLoader

通过torch_geometric.data.DataLoader可以方便地使用 mini-batch。

from torch_geometric.datasets import TUDataset

from torch_geometric.data 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:

	# 对每一个 mini-batch 进行操作

	...

torch_geometric.data.Batch继承自torch_geometric.data.Data，并且多了一个属性：batch。batch是一个列向量，它将每个元素映射到每个 mini-batch 中的相应图：

batch $=\left[\begin{array}{cccccccc}0 & \cdots & 0 & 1 & \cdots & n-2 & n-1 & \cdots & n-1\end{array}\right]^{\top}$

我们可以使用它分别为每个图的节点维度计算平均的节点特征：

from torch_scatter import scatter_mean

from torch_geometric.datasets import TUDataset

from torch_geometric.data import DataLoader

dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES', use_node_attr=True)

loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

for data in loader:

    data

    #data: Batch(batch=[1082], edge_index=[2, 4066], x=[1082, 21], y=[32])

    x = scatter_mean(data.x, data.batch, dim=0)

    # x.size(): torch.Size([32, 21])

关于 batching 的流程细节，你可以点击这里查看。关于scatter 方法的说明，你可以查看torch-scatter说明文档。

Transforms

transforms在计算机视觉领域是一种很常见的数据增强。PyG 有自己的transforms，输出是Data类型，输出也是Data类型。可以使用torch_geometric.transforms.Compose封装一系列的transforms。我们以 ShapeNet 数据集 (包含 17000 个 point clouds，每个 point 分类为 16 个类别的其中一个) 为例，我们可以使用transforms从 point clouds 生成最近邻图：

import torch_geometric.transforms as T

from torch_geometric.datasets import ShapeNet

dataset = ShapeNet(root='/tmp/ShapeNet', categories=['Airplane'],

                    pre_transform=T.KNNGraph(k=6))

# dataset[0]: Data(edge_index=[2, 15108], pos=[2518, 3], y=[2518])

还可以通过transform在一定范围内随机平移每个点，增加坐标上的扰动，做数据增强：

import torch_geometric.transforms as T

from torch_geometric.datasets import ShapeNet

dataset = ShapeNet(root='/tmp/ShapeNet', categories=['Airplane'],

                    pre_transform=T.KNNGraph(k=6),

                    transform=T.RandomTranslate(0.01))

# dataset[0]: Data(edge_index=[2, 15108], pos=[2518, 3], y=[2518])

模型训练

这里只是展示一个简单的 GCN 模型构造和训练过程，没有用到Dataset和DataLoader。

我们将使用一个简单的 GCN 层，并在 Cora 数据集上实验。有关 GCN 的更多内容，请查看这篇博客。

我们首先加载数据集：

from torch_geometric.datasets import Planetoid

dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')

然后定义 2 层的 GCN：

import torch

import torch.nn.functional as F

from torch_geometric.nn import GCNConv

class Net(torch.nn.Module):

    def __init__(self):

        super(Net, self).__init__()

        self.conv1 = GCNConv(dataset.num_node_features, 16)

        self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)

    def forward(self, data):

        x, edge_index = data.x, data.edge_index

        x = self.conv1(x, edge_index)

        x = F.relu(x)

        x = F.dropout(x, training=self.training)

        x = self.conv2(x, edge_index)

        return F.log_softmax(x, dim=1)

然后训练 200 个 epochs：

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

model = Net().to(device)

data = dataset[0].to(device)

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)

model.train()

for epoch in range(200):

    optimizer.zero_grad()

    out = model(data)

    loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])

    loss.backward()

    optimizer.step()

最后在测试集上验证了模型的准确率：

model.eval()

_, pred = model(data).max(dim=1)

correct = float (pred[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]).sum().item())

acc = correct / data.test_mask.sum().item()

print('Accuracy: {:.4f}'.format(acc))

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