geometric库的数据处理详解

下面所有博客是个人对EEG脑电的探索，项目代码是早期版本不完整，需要完整项目代码和资料请私聊。


数据集
1、脑电项目探索和实现(EEG) (上)：研究数据集选取和介绍SEED
相关论文阅读分析：
1、EEG-SEED数据集作者的—基线论文阅读和分析
2、图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-Based Emotion Recognition Using Regularized Graph Neural Networks》
3、EEG-GNN论文阅读和分析：《EEG Emotion Recognition Using Dynamical Graph Convolutional Neural Networks》
4、论文阅读和分析:Masked Label Prediction: Unified Message Passing Model for Semi-Supervised Classification
5、论文阅读和分析：《DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?》
6、论文阅读和分析： “How Attentive are Graph Attention Networks?”
7、论文阅读和分析：Simplifying Graph Convolutional Networks

8、论文阅读和分析：LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation
9、图神经网络汇总和总结
相关实验和代码实现：
1、用于图神经网络的脑电数据处理实现_图神经网络 脑电
2、使用GCN训练和测试EEG的公开SEED数据集
3、使用GAT训练和测试EEG公开的SEED数据集
4、使用SGC训练和测试SEED数据集
5、使用Transformer训练和测试EEG的公开SEED数据集_eeg transformer
6、使用RGNN训练和测试EEG公开的SEED数据集
辅助学习资料：
1、官网三个简单Graph示例说明三种层次的应用_graph 简单示例
2、PPI数据集示例项目学习图神经网络
3、geometric库的数据处理详解
4、NetworkX的dicts of dicts以及解决Seven Bridges of Königsberg问题
5、geometric源码阅读和分析：MessagePassin类详解和使用
6、cora数据集示例项目学习图神经网络
7、Graph 聚合
8、QM9数据集示例项目学习图神经网络
9、处理图的开源库

geometric库的数据处理详解

参考：torch_geometric.data — pytorch_geometric documentation (pytorch-geometric.readthedocs.io)

数据对象结构

数据对象	含义
Data	A data object describing a homogeneous graph. 同构图
HeteroData	A data object describing a heterogeneous graph, holding multiple node and/or edge types in disjunct storage objects.异构图，并且在分离的存储对象有多节点或者边类型
Batch	A data object describing a batch of graphs as one big (disconnected) graph.使用一个大的不连通图表示图的batch
TemporalData	A data object composed by a stream of events describing a temporal graph.由描述时间图的事件流组成的数据对象。
Dataset	Dataset base class for creating graph datasets.基本数据集
InMemoryDataset	Dataset base class for creating graph datasets which easily fit into CPU memory.内存数据集，容易放到内存的图，速度快

远端后端接口

对象	含义
FeatureStore	An abstract base class to access features from a remote feature store.从远端特征存储处访问特征
GraphStore	An abstract base class to access edges from a remote graph store.从远端存储处访问边
TensorAttr	Defines the attributes of a FeatureStore tensor.定义FeatureStore的属性
EdgeAttr	Defines the attributes of a GraphStore edge.定义GraphStore edge的属性

pytorch轻量级wrapper

可以将geometric表示的对象转换成可以进行三种层次的multi-GPU训练的pytorch对象；

对象	含义
LightningDataset	Converts a set of Dataset objects into a pytorch_lightning.LightningDataModule variant, which can be automatically used as a datamodule for multi-GPU graph-level training via PyTorch Lightning.转换Dataset对象到LightningDataModule，LightningDataModule可以自动被作为使用pytorch的多GPU 图层次训练的datamodule
LightningNodeData	Converts a Data or HeteroData object into a pytorch_lightning.LightningDataModule variant, which can be automatically used as a datamodule for multi-GPU node-level training via PyTorch Lightning.转换Data或者HeteroData对象到LightningDataModule，LightningDataModule可以自动被作为使用pytorch的多GPU 节点层次训练的datamodule
LightningLinkData	Converts a Data or HeteroData object into a pytorch_lightning.LightningDataModule variant, which can be automatically used as a datamodule for multi-GPU link-level training (such as for link prediction) via PyTorch Lightning.转换Data或者HeteroData对象到LightningDataModule，LightningDataModule可以自动被作为使用pytorch的多GPU 边层次训练的datamodule

工具函数

下载和解压函数，很方便使用；

函数	含义
makedirs	Recursively creates a directory.
download_url	Downloads the content of an URL to a specific folder.
extract_tar	Extracts a tar archive to a specific folder.
extract_zip	Extracts a zip archive to a specific folder.
extract_bz2	Extracts a bz2 archive to a specific folder.
extract_gz	Extracts a gz archive to a specific folder.

Data

torch_geometric.data.Data — pytorch_geometric documentation (pytorch-geometric.readthedocs.io)