transform在计算机视觉中十分常用，主要是用于图片格式的转换和数据增强。PyG同样有其自己的transform操作，使用Data对象作为输入，返回一个新的Data对象。
可以用torch_geometric.transforms.Compose来将变换操作连起来，且可以选择在存入磁盘前操作(pre_transform)或者在访问数据集中的graph前执行(transform)。下面是是一个在ShapeNet数据集(一个包含17000个三维点云，给个点云中的每一点都有一个分类标签，标签共有16种)上做transform的实例。

from torch_geometric.datasets import ShapeNet

dataset = ShapeNet(root='/tmp/ShapeNet', categories=['Airplane'])

dataset[0]
>>> Data(pos=