图神经网络 PyTorch Geometric 入门教程

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__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:
1
import torch
2
from torch_geometric.data import Data
3
# 由于是无向图,因此有 4 条边:(0 -> 1), (1 -> 0), (1 -> 2), (2 -> 1)
4
edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2],
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[1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long)
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# 节点的特征
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x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)
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data = Data(x=x, edge_index=edge_index)
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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。
1
import torch
2
from torch_geometric.data import Data
3
4
edge_index = torch.tensor([[0, 1],
5
[1, 0],
6
[1, 2],
7
[2, 1]], dtype=torch.long)
8
x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)
9
10
data = Data(x=x, edge_index=edge_index.t().contiguous())
Copied!
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xedge_indexposy,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。
1
from torch_geometric.datasets import TUDataset
2
dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES')
3
data = dataset[0]
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在一个图中,由edge_indexedge_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。
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def __init__(self, root=None, transform=None, pre_transform=None,
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pre_filter=None):
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super(Dataset, self).__init__()
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if isinstance(root, str):
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root = osp.expanduser(osp.normpath(root))
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self.root = root
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self.transform = transform
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self.pre_transform = pre_transform
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self.pre_filter = pre_filter
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self.__indices__ = None
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# 执行 self._download() 方法
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if 'download' in self.__class__.__dict__.keys():
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self._download()
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# 执行 self._process() 方法
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if 'process' in self.__class__.__dict__.keys():
19
self._process()
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_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。
1
def _download(self):
2
if files_exist(self.raw_paths): # pragma: no cover
3
return
4
5
makedirs(self.raw_dir)
6
self.download()
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_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。
1
def _process(self):
2
f = osp.join(self.processed_dir, 'pre_transform.pt')
3
if osp.exists(f) and torch.load(f) != __repr__(self.pre_transform):
4
warnings.warn(
5
'The `pre_transform` argument differs from the one used in '
6
'the pre-processed version of this dataset. If you really '
7
'want to make use of another pre-processing technique, make '
8
'sure to delete `{}` first.'.format(self.processed_dir))
9
f = osp.join(self.processed_dir, 'pre_filter.pt')
10
if osp.exists(f) and torch.load(f) != __repr__(self.pre_filter):
11
warnings.warn(
12
'The `pre_filter` argument differs from the one used in the '
13
'pre-processed version of this dataset. If you really want to '
14
'make use of another pre-fitering technique, make sure to '
15
'delete `{}` first.'.format(self.processed_dir))
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if files_exist(self.processed_paths): # pragma: no cover
18
return
19
20
print('Processing...')
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22
makedirs(self.processed_dir)
23
self.process()
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path = osp.join(self.processed_dir, 'pre_transform.pt')
26
torch.save(__repr__(self.pre_transform), path)
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path = osp.join(self.processed_dir, 'pre_filter.pt')
28
torch.save(__repr__(self.pre_filter), path)
29
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print('Done!')
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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。
1
def __getitem__(self, idx):
2
if isinstance(idx, int):
3
data = self.get(self.indices()[idx])
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data = data if self.transform is None else self.transform(data)
5
return data
6
else:
7
return self.index_select(idx)
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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。
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from torch_geometric.datasets import TUDataset
2
from torch_geometric.data import DataLoader
3
4
dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES', use_node_attr=True)
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loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
6
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for batch in loader:
8
# 对每一个 mini-batch 进行操作
9
...
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torch_geometric.data.Batch继承自torch_geometric.data.Data,并且多了一个属性:batchbatch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:
1
from torch_scatter import scatter_mean
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from torch_geometric.datasets import TUDataset
3
from torch_geometric.data import DataLoader
4
5
dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES', use_node_attr=True)
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loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
7
8
for data in loader:
9
data
10
#data: Batch(batch=[1082], edge_index=[2, 4066], x=[1082, 21], y=[32])
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x = scatter_mean(data.x, data.batch, dim=0)
13
# x.size(): torch.Size([32, 21])
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关于 batching 的流程细节,你可以点击Pytorch Geometric Documentation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:
1
import torch_geometric.transforms as T
2
from torch_geometric.datasets import ShapeNet
3
4
dataset = ShapeNet(root='/tmp/ShapeNet', categories=['Airplane'],
5
pre_transform=T.KNNGraph(k=6))
6
# dataset[0]: Data(edge_index=[2, 15108], pos=[2518, 3], y=[2518])
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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:
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import torch_geometric.transforms as T
2
from torch_geometric.datasets import ShapeNet
3
4
dataset = ShapeNet(root='/tmp/ShapeNet', categories=['Airplane'],
5
pre_transform=T.KNNGraph(k=6),
6
transform=T.RandomTranslate(0.01))
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# dataset[0]: Data(edge_index=[2, 15108], pos=[2518, 3], y=[2518])
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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DatasetDataLoader
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 关于 GCN 的理解
我们首先加载数据集:
1
from torch_geometric.datasets import Planetoid
2
3
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')
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然后定义 2 层的 GCN:
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import torch
2
import torch.nn.functional as F
3
from torch_geometric.nn import GCNConv
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5
class Net(torch.nn.Module):
6
def __init__(self):
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super(Net, self).__init__()
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self.conv1 = GCNConv(dataset.num_node_features, 16)
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self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)
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11
def forward(self, data):
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x, edge_index = data.x, data.edge_index
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x = self.conv1(x, edge_index)
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x = F.relu(x)
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x = F.dropout(x, training=self.training)
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x = self.conv2(x, edge_index)
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return F.log_softmax(x, dim=1)
Copied!
然后训练 200 个 epochs:
1
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
2
model = Net().to(device)
3
data = dataset[0].to(device)
4
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)
5
6
model.train()
7
for epoch in range(200):
8
optimizer.zero_grad()
9
out = model(data)
10
loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])
11
loss.backward()
12
optimizer.step()
Copied!
最后在测试集上验证了模型的准确率:
1
model.eval()
2
_, pred = model(data).max(dim=1)
3
correct = float (pred[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]).sum().item())
4
acc = correct / data.test_mask.sum().item()
5
print('Accuracy: {:.4f}'.format(acc))
Copied!
至此,关于Pytorch Geometric的简单使用教程就讲完了。
回顾一下,在这篇文章中,在讲述使用Pytorch Geometric的过程中,花了较多篇幅分析了图数据是如何表示的,分析了Dataset的工作流程,让你明白图数据在Dataset里都经过了哪些步骤,才得以输入到模型,最终可以利用Dataset来构建自己的数据集。
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