PyTorch的PyG库是一个用于图神经网络（GNN）的库，它提供了一些简化的方法来处理图数据。对于数据预处理，PyG提供了一些内置的函数来帮助我们轻松地加载和处理图数据。
以下是一些可以简化数据预处理的步骤：
g.nodes(data=True)可以返回一个包含所有节点特征的字典，而g.labels可以返回节点的标签向量。torch.nn.functional.normalize可以用来对特征向量进行L2归一化。DataLoader和Dataset类来创建训练和测试集。这可以帮助你更方便地进行模型的训练和评估。总的来说，PyG通过提供一些内置的函数和数据结构来简化了图数据的预处理过程。这使得我们可以更专注于模型的设计和训练，而不是花费大量时间在数据预处理上。
