.. _guide_ko-data-pipeline-dataset:

4.1 DGLDataset 클래스
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:ref:`(English Version) <guide-data-pipeline-dataset>`

:class:`~dgl.data.DGLDataset` 는 :ref:`apidata` 에서 정의된 그래프 데이터셋을 프로세싱하고, 로딩하고 저장하기 위한 기본 클래스이다. 이는 그래프 데이트를 서치하는 기본 파이프라인을 구현한다. 아래 순서도는 파이프라인이 어떻게 동작하는지를 보여준다.

.. figure:: https://data.dgl.ai/asset/image/userguide_data_flow.png
    :align: center

    DGLDataset 클래스에 정의된 그래프 데이터 입력 파이프라인에 대한 순서도


원격 또는 로컬 디스크에 있는 그래프 데이터셋을 처리하기 위해서, :class:`dgl.data.DGLDataset` 를 상속해서 클래스를 정의하나. 예로, ``MyDataset`` 이라고 하자. ``MyDataset`` 템플릿은 다음과 같다.

.. code:: 

    from dgl.data import DGLDataset
    
    class MyDataset(DGLDataset):
        """ Template for customizing graph datasets in DGL.
    
        Parameters
        ----------
        url : str
            URL to download the raw dataset
        raw_dir : str
            Specifying the directory that will store the 
            downloaded data or the directory that
            already stores the input data.
            Default: ~/.dgl/
        save_dir : str
            Directory to save the processed dataset.
            Default: the value of `raw_dir`
        force_reload : bool
            Whether to reload the dataset. Default: False
        verbose : bool
            Whether to print out progress information
        """
        def __init__(self, 
                     url=None, 
                     raw_dir=None, 
                     save_dir=None, 
                     force_reload=False, 
                     verbose=False):
            super(MyDataset, self).__init__(name='dataset_name',
                                            url=url,
                                            raw_dir=raw_dir,
                                            save_dir=save_dir,
                                            force_reload=force_reload,
                                            verbose=verbose)
    
        def download(self):
            # download raw data to local disk
            pass
    
        def process(self):
            # process raw data to graphs, labels, splitting masks
            pass
        
        def __getitem__(self, idx):
            # get one example by index
            pass
    
        def __len__(self):
            # number of data examples
            pass
    
        def save(self):
            # save processed data to directory `self.save_path`
            pass
    
        def load(self):
            # load processed data from directory `self.save_path`
            pass
    
        def has_cache(self):
            # check whether there are processed data in `self.save_path`
            pass

:class:`~dgl.data.DGLDataset` 클래스에는 서브클래스에서 꼭 구현되어야 하는 함수들 ``process()`` ,
``__getitem__(idx)`` 와 ``__len__()`` 이 있다. 또한 DGL은 저장과 로딩을 구현하는 것을 권장하는데, 그 이유는 큰 데이터셋 처리 시간을 많이 줄일 수 있고, 이를 쉽게 구현하는데 필요한 API들이 있기 때문이다. (:ref:`guide_ko-data-pipeline-savenload` 참고)

:class:`~dgl.data.DGLDataset` 의 목적은 그래프 데이터 로드에 필요한 편리하고 표준적인 방법을 제공하는 것이다. 그래프, 피쳐, 레이블, 그리고 데이터셋에 대한 기본적인 정보 (클래스 개수, 레이블 개수 등)을 저장할 수 있다. 샘플링, 파티셔닝 또는 파쳐 normalization과 같은 작업은 :class:`~dgl.data.DGLDataset` 의 서브클래스 밖에서 수행된다.

이 장의 나머지에서는 파이프라인에서 함수를 구현하는 best practice들을 소개한다.