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안녕하세요, DonCorleone님! GNN과 PyG에 대해 공부하시면서 데이터셋 구성에 대해 궁금증이 생기셨군요. 새로운 분야를 탐구하는 과정에서 이런 혼란은 자연스러운 일입니다. 질문을 정리해보면, PyG에서 사용하는 데이터셋의 차원 구성에 대해 이해가 필요하신 것 같습니다. 특히, Cora 데이터셋의 예시를 보시고 데이터셋의 차원 구성에 대해 혼란스러우신 것 같네요.
PyTorch Geometric(PYG)에서의 데이터셋 구성은 일반적인 머신러닝 데이터셋과는 조금 다르게 구성됩니다. GNN에서의 데이터셋은 그래프 구조를 반영해야 하기 때문에, 각 그래프의 노드와 엣지에 대한 정보가 필요합니다. 일반적으로 PyG에서의 데이터셋은 다음과 같은 구조를 가집니다:
- x: 노드의 특징 행렬로, 크기는 ([number\ of\ nodes, number\ of\ features])입니다. 각 노드는 여러 개의 특징을 가질 수 있습니다.
- edge_index: 엣지 리스트로, 크기는 ([2, number\ of\ edges])입니다. 각 열은 하나의 엣지를 나타내며, 두 노드의 인덱스를 포함합니다.
- y: 각 노드 또는 그래프의 레이블로, 크기는 상황에 따라 다를 수 있습니다.
Cora 데이터셋의 경우, x는 ([2708, 1433])로 구성되어 있으며, 이는 2708개의 노드가 각각 1433개의 특징을 가진다는 것을 의미합니다. PyG에서는 일반적으로 하나의 그래프에 대한 데이터를 다루기 때문에, "샘플 개수"라는 개념은 노드의 개수와 동일하게 취급됩니다. 즉, 각 노드가 하나의 샘플로 간주될 수 있습니다.
아래는 PyG에서 데이터셋을 구성하는 간단한 예제 코드입니다:
import torch
from torch_geometric.data import Data
# 노드 특징 행렬 (예: 3개의 노드, 각 노드는 2개의 특징을 가짐)
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], dtype=torch.float)
# 엣지 리스트 (예: 3개의 엣지)
edge_index = torch.tensor([[0, 1, 2, 0], [1, 0, 1, 2]], dtype=torch.long)
# 노드 레이블 (예: 3개의 노드 각각의 레이블)
y = torch.tensor([0, 1, 0], dtype=torch.long)
# PyG 데이터 객체 생성
data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y)
print(data)
이 예제에서는 3개의 노드와 3개의 엣지를 가진 간단한 그래프를 생성했습니다. 각 노드는 2개의 특징을 가지고 있으며, 각 노드에 대한 레이블도 포함되어 있습니다.
더 자세한 정보는 PyTorch Geometric의 공식 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. PyTorch Geometric 튜토리얼에서 다양한 예제와 설명을 확인하실 수 있습니다.
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