简单介绍ogb包(open graph benchmark)(图神经网络的基准数据集)

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我是靠谱客的博主无聊皮皮虾，这篇文章主要介绍简单介绍ogb包(open graph benchmark)(图神经网络的基准数据集)，现在分享给大家，希望可以做个参考。

文章目录

- - 简介
  - 数据集
  - 下载
  - 使用

简介

Open Graph Benchmark (OGB) 是一个图深度学习的基准数据集。
官网：https://ogb.stanford.edu/
该包斯坦福开发，源自论文：

Open Graph Benchmark: Datasets for Machine Learning on Graphs
在这里插入图片描述

数据集

那么其包含了哪些数据集呢？
在这里插入图片描述
从上图可以看到，其包含了来自不同领域，不同数量级，不同任务的数据集。

下载

复制代码

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conda install ogb
#或者
pip install ogb

使用

其开发了一个包，名字叫做ogb，并且提供了接口给两大最流行的图神经网络库：DGL和PyG。

例如如果我们要做节点分类这个任务，可以如下使用ogb提供的基准数据集，

如果你使用DGL库：

复制代码

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import dgl
import torch
from ogb.nodeproppred import DglNodePropPredDataset#即node property prediction
dataset = DglNodePropPredDataset(name = d_name)#使用节点分类具体哪一个数据集。

如果你使用PyG库：

复制代码

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import torch_geometric
import torch
from ogb.nodeproppred import PygNodePropPredDataset
dataset = PygNodePropPredDataset(name = d_name)#使用节点分类具体哪一个数据集。