使用PyG创建自定义异构图数据集

在图神经网络中，异构图(Heterogeneous Graph)是一种包含不同类型节点和边的图结构。PyG（PyTorch Geometric）是一个流行的PyTorch库，用于处理图数据和构建图神经网络模型。PyG提供了丰富的功能来创建和处理异构图数据集。本文将介绍如何使用PyG创建自定义异构图数据集，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装PyG库。可以通过以下命令使用pip安装PyG：

pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric

安装完成后，我们可以开始创建自定义异构图数据集。下面是一个创建自定义数据集的示例代码：

import torch
from torch_geometric.data import Data, HeteroData

# 创建节点特征
node_features = {