torch-geometric

torch-geometric skill 概覽

torch-geometric 是用來做什麼的

torch-geometric 是 PyTorch Geometric skill，用來建構 graph neural networks，不是通用型的 deep learning 提示詞。它最適合需要 torch-geometric 安裝指引、模型選型，或是圖資料任務實作協助的使用者，例如 node classification、link prediction、graph classification、heterogeneous graphs、message passing，以及 large-graph sampling。

最適合的讀者

當你正在處理 relational data，並且需要實際可用的 PyG 選項時，就適合用這個 torch-geometric skill：例如怎麼表示 graph、該選哪種 loader 或 split strategy、如何擴展訓練、或是如何實作自訂 layer。它很適合已經有 PyTorch 程式碼、但需要 graph-specific 結構的 Machine Learning 使用者，而不是只需要理論說明的人。

它的差異在哪裡

這個 skill 的核心圍繞 PyG 的實際工作流程：Data 和 HeteroData、MessagePassing、RandomLinkSplit、NeighborLoader，以及 explainability 工具。它的主要價值，是降低使用者在最常卡關的地方上的導入摩擦：安裝相依套件、graph 輸入 shape 慣例、避免資料洩漏的切分方式，以及大圖的 sampling 選擇。

如何使用 torch-geometric skill

正確安裝 torch-geometric

做基本的 torch-geometric 安裝時，先安裝主套件，再視需要加入加速套件。repo 建議是 uv add torch_geometric 或 uv pip install torch_geometric；PyTorch 必須先安裝好。可選的效能套件包括 pyg-lib、torch-scatter、torch-sparse 和 torch-cluster。如果你在排查安裝失敗，先確認 PyTorch 版本，再把任何 binary wheels 對應到你的 CUDA 或 CPU 環境。

把模糊目標改寫成有用的提示詞

像「幫我用 torch-geometric」這種模糊需求，會留下太多選擇空間。更強的提示詞會直接說明任務、資料形狀與限制：

• 「我有一個 citation graph，包含 x、edge_index 和 node labels。請示範帶有 train/val/test masks 的 node classification torch-geometric 用法。」
• 「我需要一份 torch-geometric link prediction 指南，資料是一個無向圖，而且要用 negative sampling。」
• 「我有 HeteroData 格式的 heterogeneous paper/author/institution 資料，請幫我建模並設定 dataloader。」

請一併說明 graph 是單一圖還是 heterogeneous，label 是 node-level、edge-level 還是 graph-level，以及 graph 是否放得進記憶體。

先讀對的檔案

先從 SKILL.md 開始，再讀和你的任務對應的參考檔：references/message_passing.md 用於自訂 layer、references/link_prediction.md 用於 edge prediction、references/heterogeneous.md 用於多型別 graph、references/custom_datasets.md 用於資料匯入、references/scaling.md 用於大圖、references/explainability.md 用於解釋。這個順序能讓你用最短路徑從安裝走到可執行程式碼，而不是靠猜 PyG 的慣例。

會產生更好結果的工作流程

建議依這個順序進行：先確認 graph 類型，再選 training objective，接著決定 split strategy，最後挑 data loader。比方說，單一 graph 的 node classification 通常需要 Data、masks，必要時加上 NeighborLoader；link prediction 通常需要 RandomLinkSplit；heterogeneous 資料通常需要 HeteroData 和感知型別的模型程式碼。如果跳過這些決定，產出往往雖然是合法 Python，卻不適合你的任務。

torch-geometric skill 常見問答

torch-geometric 難裝嗎？

有可能。基礎的 torch_geometric 套件本身不算複雜，但可選的加速函式庫可能需要和 PyTorch 以及你的 CUDA stack 版本對齊。如果你只是要先做原型，先裝核心套件，再逐步加上額外依賴會比較穩。

什麼時候該用 torch-geometric，而不是一般提示詞？

當 graph 結構很重要時，就該用 torch-geometric skill：例如鄰居、邊、heterogeneous node types，或 message passing。一般提示詞常常會漏掉 PyG 特有的資料模型，還可能給出忽略 graph sampling 或 split leakage 的程式碼。

torch-geometric 適合初學者嗎？

如果你的資料本來就是 graph 形狀，並且你想要一條從原始邊資料走到模型的引導流程，那它是適合的。若你還不確定任務是 node prediction、edge prediction 還是 graph prediction，就沒那麼適合初學者，因為這個選擇會改變整條 pipeline。

什麼情況下不該用它？

如果你的問題只是 tabular ML、單純 NLP，或沒有 graph 結構的 image classification，就不必使用 torch-geometric。若你只需要高層次的概念解釋、不要實作細節，也不適合用它。

如何改進 torch-geometric skill

提供這個 skill 真正需要的 graph 資訊

品質提升最大的關鍵，是把 graph 類型、feature shape 和目標說清楚。對 torch-geometric 來說，這表示你是否有 x、edge_index、edge_attr、masks、多種 node types，或只有 adjacency data。如果是 heterogeneous graph，請明確列出每種 node type 和 edge type；如果是 link prediction，也請說明 graph 是 directed 還是 undirected。

先講清楚訓練限制

如果 graph 很大，請直接說明記憶體限制和 batch 方式。torch-geometric 的用法答案，會因為你需要 full-batch training、NeighborLoader，或自訂 sampling strategy 而明顯不同。如果你省略這點，第一版答案也許正確，但在大規模情境下可能無法使用。

直接指定你要的 PyG 產物

當你要求具體輸出時，torch-geometric guide 最有用：例如 dataset class、model skeleton、loader 設定、train loop，或除錯協助。像是：「寫一個讀取 CSV edges 的 InMemoryDataset」、「把這個 graph 轉成 HeteroData」，或「重構我的 MessagePassing layer 以支援 bipartite inputs」。具體的產物能減少空泛描述，也更容易直接執行。

針對第一版結果持續迭代

如果第一次輸出已經接近，但還不能直接用，就一次補一個缺少的限制：version、device、graph size、label type，或輸出格式。對 Machine Learning 的 torch-geometric 而言，最常見的失敗模式不是模型架構錯，而是 split 或 loader 選錯。針對這些細節反覆修正，通常比更換模型 class 更重要。