PyG使用异构运算符构建异构网络模型

随着深度学习的快速发展，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）在处理图数据和图结构上表现出了卓越的性能。PyG（PyTorch Geometric）作为一个强大的图神经网络库，提供了丰富的功能和工具，使得研究者和开发者可以方便地构建和训练各种复杂的图模型。

在实践中，我们经常会遇到异构网络，即包含不同类型节点和边的图数据。例如，社交网络中既有用户节点又有商品节点，用户与商品之间存在购买关系。为了处理这样的异构网络数据，PyG提供了一组称为"Heterogenous Operators"的操作符。

本文将介绍如何使用PyG的Heterogenous Operators构建和训练一个异构网络模型。我们将以一个虚拟的电商平台为例，该平台包含用户、商品和交互行为三种类型的节点，并且用户与商品之间存在关注、购买等多种不同类型的边。

首先，我们需要准备数据。假设我们已经将原始数据处理成两个文件：一个包含图的节点信息，另一个包含图的边信息。节点信息文件中每一行描述一个节点，包含节点的唯一标识符和节点的类型。边信息文件中每一行描述一条边，包含源节点、目标节点、边的类型以及边的属性（如权重）。

接下来，我们可以使用PyG的Data类加载数据。定义一个自定义的Dataset类，重载其中的__init__和__getitem__