使用PyG将同构模型进行转换为异构网络模型

在图神经网络中，同构模型和异构模型是常见的两种网络架构。同构模型指的是网络中的所有节点具有相同的类型，而异构模型则允许不同类型的节点存在。本文将介绍如何使用PyG（PyTorch Geometric）库将同构模型转换为异构网络模型。

首先，我们需要准备同构模型的数据集。我们以Cora数据集为例，该数据集包含多个论文节点，每个节点具有一些特征，并且按照论文之间的引用关系构建了图结构。我们可以使用PyG提供的数据处理工具加载和处理这个数据集。

import torch
from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.utils import add_self_loops, to_undirected

# 加载数据集
dataset = Planetoid