要做到这一点，只需使用
我正试图在pytorch几何中运行一个图分类问题，我发现我的一些图包含孤立的节点(这可能会导致问题(。例如，我的数据集是pytorch数据对象的列表：
dataset = [graph1, graph2, graph3...]
其中graph1是pytorch几何数据对象，包含图形的结构、节点特征和标签。我看到pytorch几何已经为这项任务进行了转换，但它没有说明如何应用它，因为它是一个不需要输入的类。
import torch_geometric.transforms as T
transform = T.Compose([T.remove_isolated_nodes.RemoveIsolatedNodes()])
for graph in dataset:
graph = transform(graph)
torch_geometric.utils库中的remove_isolated_nodes方法。代码可能如下所示：
for graph in dataset:
graph['edge_index'] = remove_isolated_nodes(graph['edge_index'])[0]