pyg-team/pytorch_geometric

Convert heterogeneous NetworkX graph to HeteroData without normalizing features across node types

Open

#7340 aperta il 10 mag 2023

Vedi su GitHub
 (7 commenti) (0 reazioni) (0 assegnatari)Python (3514 fork)batch import
0 - Priority P0featurehelp wanted

Metriche repository

Star
 (19.985 star)
Metriche merge PR
 (Merge medio 35g 1h) (14 PR mergiate in 30 g)

Descrizione

🚀 The feature, motivation and pitch

I am working on converting a heterogeneous NetworkX graph to HeteroData. Here is an example that I would like to see working:

nodes_types = torch.tensor([1, 2, 3])
nx_graph = nx.MultiGraph()
nx_graph.add_node(0, type=1, foo=4.97, bar=torch.tensor([9, 8]))
nx_graph.add_node(1, type=2, foo=4.97)
nx_graph.add_node(2, type=3)
pyg.utils.from_networkx(nx_graph, group_node_attrs=['type', 'foo', 'bar'])

which currently throws raise ValueError('Not all nodes contain the same attributes').

I know that my graph is heterogeneous, but to convert from NetworkX to HeteroData, I need to manually normalize all of the node attributes. I would like to not have to write my own conversion layer.

Alternatives

N/A

Additional context

N/A

Guida contributor

Direzione di ricerca
Esamina la funzione `from networkx` in `torch geometric/utils/convert.py`. Comprendi come funziona `group node attrs` e modificala per consentire attributi mancanti tra i tipi di nodo. Assicurati che l'HeteroData risultante memorizzi correttamente le feature per tipo di nodo senza richiedere che tutti i nodi abbiano gli stessi attributi. Controlla i test esistenti e aggiungi nuovi casi di test.
Tech stack
pythonpytorch
Dominio
machine learningdata
Tipo issue
Funzionalità
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
Mezza giornata
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
PythonPyTorchNetworkX
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
65