4.5 ogb
패키지를 사용해서 OGB 데이터셋들 로드하기
Open Graph Benchmark (OGB) 은 벤치마킹 데이터셋의 모음이다. 공식 OGB 패키지 ogb 는 OBG 데이터셋들을 다운로드해서 dgl.data.DGLGraph
객체로 프로세싱하는 API들을 제공한다. 이 절은 기본적인 사용법을 설명한다.
우선 obg 패키지를 pip 명령으로 설치한다.
pip install ogb
다음 코드는 Graph Property Prediction 테스크를 위한 데이터셋 로딩 방법을 보여준다.
# Load Graph Property Prediction datasets in OGB
import dgl
import torch
from ogb.graphproppred import DglGraphPropPredDataset
from dgl.dataloading import GraphDataLoader
def _collate_fn(batch):
# batch is a list of tuple (graph, label)
graphs = [e[0] for e in batch]
g = dgl.batch(graphs)
labels = [e[1] for e in batch]
labels = torch.stack(labels, 0)
return g, labels
# load dataset
dataset = DglGraphPropPredDataset(name='ogbg-molhiv')
split_idx = dataset.get_idx_split()
# dataloader
train_loader = GraphDataLoader(dataset[split_idx["train"]], batch_size=32, shuffle=True, collate_fn=_collate_fn)
valid_loader = GraphDataLoader(dataset[split_idx["valid"]], batch_size=32, shuffle=False, collate_fn=_collate_fn)
test_loader = GraphDataLoader(dataset[split_idx["test"]], batch_size=32, shuffle=False, collate_fn=_collate_fn)
Node Property Prediction 데이터셋을 로딩하는 것이 비슷하지만, 이런 종류의 데이터셋은 오직 한 개의 그래프 객체만 존재한다는 것이 다름을 유의하자.
# Load Node Property Prediction datasets in OGB
from ogb.nodeproppred import DglNodePropPredDataset
dataset = DglNodePropPredDataset(name='ogbn-proteins')
split_idx = dataset.get_idx_split()
# there is only one graph in Node Property Prediction datasets
g, labels = dataset[0]
# get split labels
train_label = dataset.labels[split_idx['train']]
valid_label = dataset.labels[split_idx['valid']]
test_label = dataset.labels[split_idx['test']]
Link Property Prediction 데이터셋 역시 데이터셋에 한개의 그래프를 갖고 있다.
# Load Link Property Prediction datasets in OGB
from ogb.linkproppred import DglLinkPropPredDataset
dataset = DglLinkPropPredDataset(name='ogbl-ppa')
split_edge = dataset.get_edge_split()
graph = dataset[0]
print(split_edge['train'].keys())
print(split_edge['valid'].keys())
print(split_edge['test'].keys())