PyG内置了很多常用的数据集，例如 Cora、ENZYMES等图经典任务数据集，如果还需要其它论文中的数据集，可以参考该网站 TuDataset ，里面包含了很多图任务的数据集，可以根据自己任务需求去下载。
但是很多时候这些数据并不适合我们，我们需要将自己的数据集封装到PyG的Data类中，这时就需要自定义PyG的数据类，对于PyG中的数据实例类为 torch_geometric.data.Data 。
在这个类中有一些常用图数据属性，如下：
- data.x：节点的特征矩阵，形状为【num_nodes，num_node_features】
- data.edge_index：图的边，形状为【2，num_edges】
- data.edge_attr：边的特征矩阵，形状为【num_edges，num_edge_features】
- data.y：图对应的标签，根据任务不同维度也不同，对于节点任务，形状为【num_nodes，*】，如果是图级任务，那么形状就为【1，*】
- data.pos：节点的位置矩阵，常用来可视化，形状为【num_nodes，num_dimensions】
如果我们创建自己的图数据集，就需要根据自己的数据集创建出上述图的属性，但这些属性并不是必须的，根据自己任务可选
假设我们的图如下，我们使用如下代码创建该图