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Torch Geometric

维护者 K-Dense Inc. · 最近更新 2026年4月1日

Torch Geometric：PyTorch Geometric是一个库 built on PyTorch ，用于 developing 、 training Graph Neural Networks (GNNs)。 Apply this skill ，用于 深度学习 on graphs 、 irregular structures，，涵盖 mini-batch processing，multi-GPU training，、 geometric 深度学习 applications。

Claude CodeOpenClawNanoClaw训练编排评测比较torch-geometricmachine-learningpackagemachine learning & deep learning

原始来源

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/torch-geometric

维护者
K-Dense Inc.
许可
MIT license
最近更新
2026年4月1日

技能摘要

来自 SKILL.md 的关键信息

2 min

核心说明

  • PyG是一个standard 库 ，用于 Graph Neural Networks built on PyTorch. It provides data structures ，用于 graphs，60+ GNN layer implementations，scalable mini-batch training，、 support ，用于 heterogeneous graphs。
  • Install：uv add torch_geometric (或 uv pip install torch_geometric；requires PyTorch). Optional：pyg-lib，torch-scatter，torch-sparse，torch-cluster ，用于 accelerated ops。
  • edge_index = edge_pairs.t().contiguous()。
  • 用于 undirected graphs，include both directions：edge (0，1) needs both [0，1] 、 [1，0] in edge_index。
  • 用于 heterogeneous graphs，use HeteroData — see Heterogeneous Graphs section below。

原始文档

SKILL.md 摘录

Graph Data: Data and HeteroData

A graph lives in a Data object. The key attributes:

edge_index format is critical: it's a [2, num_edges] tensor where edge_index[0] = source nodes, edge_index[1] = target nodes. It is NOT a list of tuples. If you have edge pairs as rows, transpose and call .contiguous():


## Datasets

PyG bundles many standard datasets that auto-download and preprocess:

```python
from torch_geometric.datasets import Planetoid, TUDataset

## Single-graph node classification (Cora, Citeseer, Pubmed)

dataset = Planetoid(root='./data', name='Cora')
data = dataset[0]  # single graph with train/val/test masks

适用场景

  • Use Torch Geometric in 科研工作流 aligned ，支持 this subject area。
  • Follow upstream documentation ，用于 full working procedure。
  • **Graph-based 机器学习**：Node 分类，graph 分类，link prediction。
  • **Molecular property prediction**：Drug discovery，chemical property prediction。

不适用场景

  • Do not rely on this catalog entry alone ，用于 installation 或 maintenance details。

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