PyTorch Geometric (PyG) 그래프 신경망 도우미

무엇을 해주나

• Data/HeteroData 구조, edge_index의 [2, num_edges] 규칙 등 PyG의 기본 자료구조를 정확히 잡아줍니다.
• GCN·GAT·GraphSAGE·GIN·HGT 등 컨볼루션 레이어 선택 기준을 표로 제시하고, 태스크별(노드 분류/그래프 분류/링크 예측) 학습 루프 코드를 제공합니다.
• NeighborLoader, ClusterLoader 등 대규모 그래프 확장 전략과 to_hetero(), HeteroConv, HGTConv를 활용한 이종 그래프 모델링을 안내합니다.
• MessagePassing 서브클래싱으로 커스텀 레이어를 만드는 방법과 torch_geometric.explain 기반 설명가능성 도구도 다룹니다.
• 자주 틀리는 8가지 함정(활성화 함수 누락, 지연 초기화, 시드 노드 슬라이싱 등)을 체크리스트로 정리합니다.

이런 분께 추천

• 그래프 데이터로 딥러닝 모델을 만드는 ML 엔지니어·연구자
• 추천 시스템, 지식 그래프, 분자 구조 등 이종 그래프를 다루는 개발자
• PyG를 처음 써서 edge_index 형식이나 배치 처리에서 자꾸 막히는 분

활용 예시

1. "Cora 데이터셋으로 2층 GCN 노드 분류 학습 코드를 만들어줘" → Planetoid 로딩 + 마스크 기반 학습/평가 루프 생성.
2. "user-movie 평점 데이터로 이종 그래프 링크 예측 모델을 짜줘" → HeteroData 구성 + to_hetero() 변환 + LinkNeighborLoader 패턴 제안.
3. "노드 200만 개 그래프가 GPU 메모리에 안 들어가" → NeighborLoader의 num_neighbors 설정과 시드 노드 슬라이싱 방식 안내.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/torch-geometric/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/torch-geometric 폴더를 내 ~/.claude/skills/torch-geometric/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.