想问下dgl.graph能方便转化为cogdl.data.Graph吗

[dywlkji]

您好，我这边是做生物信息的。
之前一直用dgl来进行研究，然后想尝试下cogdl的效果，然后已经用dgl构建好了相关分子图数据，迁移到这边有没有什么好的建议，当然pyg数据我们也有，但是我尝试用cogdl.data.Graph.from_pyg_data这个方法来转化，好像不太行

[Yukuo Cen]

Hi @dywlkji ,

欢迎关注cogdl。转换起来还是比较容易的，假设dg是一个dgl.graph，可以通过这种方式转换成cogdl的Graph。

from cogdl.data import Graph
g = Graph(x=dg.ndata["feat"], edge_index=dg.edges())

[dywlkji]

你好@dywlkji,

很喜欢关注cogdl。转换起来还是比较容易的，假设dg是一个dgl.graph，可以通过这种方式转换成cogdl的Graph。

from cogdl.data import Graph
g = Graph(x=dg.ndata["feat"], edge_index=dg.edges())

好的 非常感谢您的帮助 因为比较初学，然后还有几个不清楚问题：
① 我测试了自定义数据集graph_classification 发现只有Graph Classification分类下面的model例如GIN可以训练，但是其他分类下面的比较经典的像GCN和GAT，则无法在graph_classification下运行。看报错是因为传入的dataset为list(Graph)，而非Graph，这种有好的办法处理吗？还是说只能使用Graph Classification分类下的几个model？
② 然后想问下，对于 graph_classification 下面的model，可以训练regression model吗？我发现使用非离散数据时，会由于out_classes的默认设置而报错，感觉不支持regression，还是说我的使用有问题。
③ 然后我使用gin时，cuda会报错，数据量大概是7000多，当我删除部分数据后，又可以正常运行。报错代码如下：
CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle)
感觉不太像是爆显存的报错，但是减少数据后缺能正常运行，很疑惑

[Yukuo Cen]

Hi @dywlkji,

1. 目前是只能使用Graph Classification分类下的模型，主要是GIN。我们也正在考虑怎么把节点分类模型也用于图分类。
2. 可以的，但是需要在数据集内部自己定义get_evaluator这个函数。
3. 这个我猜测可能是某几条数据导致的问题，可以考虑进一步调试定位一下问题。

[dywlkji]

Hi @dywlkji,

1. 目前是只能使用Graph Classification分类下的模型，主要是GIN。我们也正在考虑怎么把节点分类模型也用于图分类。
2. 可以的，但是需要在数据集内部自己定义get_evaluator这个函数。
3. 这个我猜测可能是某几条数据导致的问题，可以考虑进一步调试定位一下问题。

明白了 感谢您的帮助