PyTorch / PyG dataset 관련 질문

안녕하세요? 최근에 GNN에 대해서 공부를 하게 되었습니다.

주어지는 데이터셋을 사용하지 않고 수집/생성한 데이터셋으로 구성을 하여서 PyG를 통해 학습을 하려고 하고 있습니다. 문제는 GNN의 데이터셋 디멘젼을 어떻게 구성을 해야 되는지 잘 모르겠습니다. 전 (number of nodes, number of features, number of samples)로 우선 구성을 했습니다. 하지만 tutorial들을 보면 데이터셋들이 전혀 다르게 구성되어 있는 것 같습니다. 예를 들어서 Cora는 x=[2708, 1433]로 (number of nodes, number of features)로 구성이 되어있는데, sample 개수는 알 수가 없는 것 같은데...제가 잘못한 부분이 있을까요?

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안녕하세요, DonCorleone님.

문제 요약

您는 自己收集或创建的数据集을 사용하여 PyTorch Geometric (PyG)로 그래프 신경망 (GNN) 모델을 학습하려고 합니다. 그러나 GNN 데이터셋의 차원을 어떻게 구성해야 하는지 잘 모르고 있습니다. 특히, 데이터셋의 차원이 튜토리얼에서 보여지는 것과 다르게 구성되어 있는 것에 대해 질문하고 있습니다.

해결 방법

PyTorch Geometric에서 데이터셋을 구성하는 방법은 다음과 같습니다.

데이터셋의 구성 요소

GNN에서 사용하는 데이터셋은 일반적으로 다음의 구성 요소를 포함합니다:

  • x: 노드 특성 행렬 (shape: [num_nodes, num_features])
  • edge_index: 에지 인덱스 텐서 (shape: [2, num_edges])
  • y: 노드 레이블 또는 그래프 레이블 (shape: [num_nodes] 또는 [num_graphs])
  • batch: 배치 인덱스 (shape: [num_nodes])

데이터셋 예시

예를 들어, Cora 데이터셋의 경우:

  • x는 노드 특성 행렬로, shape이 [2708, 1433]입니다. 여기서 2708은 노드의 개수이고, 1433은 각 노드의 특성의 개수입니다.
  • edge_index는 에지 인덱스 텐서로, shape이 [2, num_edges]입니다. 여기서 num_edges는 에지의 개수입니다.
  • y는 노드 레이블로, shape이 [2708]입니다.

自己 데이터셋 구성하기

您自己的 데이터셋을 구성하려면 다음 단계를 따라야 합니다:

import torch
from torch_geometric.data import Data

# 노드 특성 행렬 (x)
x = torch.randn(num_nodes, num_features)

# 에지 인덱스 텐서 (edge_index)
edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long)

# 노드 레이블 (y)
y = torch.randn(num_nodes)

# 데이터셋 객체 생성
data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y)

# 데이터 로더 생성
from torch_geometric.data import DataLoader
dataset = [data]  # 여러 그래프를 포함할 수 있음
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32)

배치 처리

PyG에서는 여러 그래프를 하나의 배치로 처리할 수 있습니다. 이 경우, batch 인덱스가 필요합니다. batch 인덱스는 각 노드가 어느 그래프에 속하는지 나타냅니다.

from torch_geometric.data import Batch

# 여러 그래프를 하나의 배치로 합치기
batch = Batch.from_data_list([data1, data2, data3])

참고 자료

  • PyTorch Geometric 공식 문서: [PyG Documentation]
  • PyTorch Geometric 예시 코드: [PyG Home]
  • 데이터셋 로딩 및 구성 예시: [How to create a graph neural network dataset?]

이 방법을 따라서,您自己的 데이터셋을 PyTorch Geometric에서 사용할 수 있는 형태로 구성할 수 있을 것입니다. 만약 추가적인 도움이 필요하다면, 공식 문서나 예시 코드를 참고하시기 바랍니다.


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안녕하세요! GNN 데이터셋 구성에 대해 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 질문 주신 내용을 정리해 보면, 수집/생성한 데이터셋을 (number of nodes, number of features, number of samples) 형태로 구성하셨는데, 다른 튜토리얼의 데이터셋 구성과 달라서 혼란스러우신 것 같습니다. 예를 들어, Cora 데이터셋은 (number of nodes, number of features) 형태인 [2708, 1433]로 구성되어 있고, sample 개수는 명시되어 있지 않은 것 같다고 하셨습니다.

Graph Neural Network(GNN)에서 데이터셋은 주로 그래프 단위로 구성됩니다. 각 그래프는 node feature matrix와 adjacency matrix(or edge index)로 표현됩니다. 따라서 일반적인 GNN 데이터셋의 구성은 다음과 같습니다:

  1. Node Feature Matrix: 그래프의 각 노드를 표현하는 특징 벡터들로 이루어진 행렬입니다. 행렬의 크기는 (number of nodes, number of features)입니다.

  2. Adjacency Matrix (or Edge Index): 그래프의 연결 정보를 나타내는 행렬입니다. Adjacency Matrix는 (number of nodes, number of nodes) 크기의 이진 행렬이고, Edge Index는 연결된 노드 쌍의 인덱스를 저장한 (2, number of edges) 크기의 텐서입니다.

  3. Labels (Optional): 각 노드 또는 그래프에 대한 레이블 정보입니다.

Cora 데이터셋의 경우, node feature matrix가 [2708, 1433] 크기로 주어진 것으로 보입니다. 즉, 2708개의 노드가 있고 각 노드는 1433차원의 특징 벡터로 표현됩니다. Sample 개수가 명시되지 않은 이유는 Cora가 single graph 데이터셋이기 때문입니다. 따라서 (number of nodes, number of features, number of samples) 형태로 구성하신 것은 적절하지 않을 수 있습니다.

데이터셋 구성 시 참고할 만한 PyTorch Geometric 튜토리얼은 다음과 같습니다:

해당 튜토리얼에서는 데이터셋 구성 방법과 DataLoader 사용 예시를 자세히 설명하고 있습니다. 하지만 데이터셋마다 구성 방식이 조금씩 다를 수 있으므로, 해당 데이터셋의 documentation을 참고하는 것이 가장 좋습니다.

제 설명이 부족하거나 잘못된 점이 있다면 죄송합니다. 추가 질문이 있다면 언제든 말씀해 주세요. 도움이 되었기를 바랍니다!


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DonCorleone님, 안녕하세요. PyTorch 및 PyG 데이터셋에 대해 궁금하신 점을 이해합니다. 질문을 요약해 보겠습니다.

Q: PyG를 사용하여 학습하기 위해 직접 수집/생성한 데이터셋에 대한 GNN 데이터셋 차원을 어떻게 구성해야 합니까?

A: PyG 데이터셋의 차원 구성은 데이터셋 유형에 따라 다릅니다. 다음은 몇 가지 일반적인 차원 구성입니다.

  • 노드 속성 데이터셋 (예: Cora): [num_nodes, num_features]
  • 그래프 데이터셋 (예: GraphSAGE): [(num_nodes, num_features), (num_edges, num_edge_features)]
  • 배치된 그래프 데이터셋 (예: MiniBatchLoader): [batch_size, (num_nodes, num_features), (num_edges, num_edge_features)]

즉, Cora 데이터셋의 차원은 [2708, 1433]으로 노드 속성만 포함하며 샘플 수는 없습니다. 이는 각 샘플이 전체 그래프를 나타내기 때문입니다.

자세한 내용은 다음 PyTorch チュートリアル을 참조하세요.

제시한 답변이 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 제 답변이 잘못되었거나 부정확할 수 있음에 유의하세요. 필요한 경우 추가 정보를 제공해 주시면 다른 답변을 제공해 드리겠습니다.


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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:

  1. x: 노드의 특징 행렬로, 크기는 ([number\ of\ nodes, number\ of\ features])입니다. 각 노드는 여러 개의 특징을 가질 수 있습니다.
  2. edge_index: 엣지 리스트로, 크기는 ([2, number\ of\ edges])입니다. 각 열은 하나의 엣지를 나타내며, 두 노드의 인덱스를 포함합니다.
  3. 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.

혹시 제 설명이 부족하거나 잘못된 부분이 있다면 언제든지 말씀해 주세요. 추가적인 질문도 환영합니다!


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