dgl库之高级用法dgl.DGLGraph.update_all 大家应该多多少少听说过有一类图神经网络通过聚合邻居信息来更新自己的特征表示。 现在update_all就是这样一个函数,其分为两步: 计算所有邻居给自己带来的信息 聚合这些信息。 所以这个函数的参数就是两个函数,哈哈。我们举个例子,不过在这之前,我们先介绍两个dgl的内置函数...
将.whl文件保存到任一目录下: 我的保存目录是:H:\app_app\dgl_py37_py39 4.安装dgl文件 在Anaconda Prompt下,进入到我的保存目录中:依旧是在激活虚拟环境的前提下 然后输入指令: pip install dgl_cu101-0.5.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl 等待安装完成即可。 5.DGL后端修改 初次执行代码会出现以下结果: ...
In DGL, you can add features for all nodes at once, using a feature tensor that batches node features along the first dimension. The code below adds the one-hot feature for all nodes: 联合边和节点信息做图训练。对于整个节点分类的例子,将每个节点的特征转化成one-hot向量:节点变为[0,…,1,…...
DGL库是由纽约大学和亚马逊联手推出的图神经网络框架,支持对异构图的处理,开源相关异构图神经网络的代码,在GCMC、RGCN等业内知名的模型实现上也取得了很好的效果。 1 DGL库 1.1 DGL库的实现与性能 实现GNN并不容易,因为它需要在不规则数据上实现较高的GPU吞吐量。 1.1.1 DGL库简介 DGL库的逻辑层使用了顶点域的...
本文提供图神经网络库DGL的安装教程，对于已拥有虚拟环境的用户，需激活虚拟环境。若无虚拟环境，可参考先前文章中的教程创建。选择虚拟环境名称为"Pytorch"。打开Anaconda Prompt，输入指令激活虚拟环境。接下来，运行"conda list"检查当前环境中CUDA和Python版本，确保与DGL要求版本相符。若未显示cudatoolkit，...
性能超越PYG、DGL 新智元报道 编辑:LRST 【新智元导读】Jittor Geometric 1.0是由中国人民大学与东北大学联合开发的图机器学习库,基于国产Jittor框架,高效灵活,可助力处理复杂图结构数据,性能优于同类型框架,支持多种前沿图神经网络模型,已开源供用户使用。 近日,中国人民大学与东北大学联合开发了图机器学习库Jittor ...
比DGL快14倍:PyTorch图神经网络库PyG上线了 机器之心 03-0913:14 机器之心报道 参与:路、王淑婷、李泽南 graph_nets和 DGL 已经上线。但看起来这些工具还有很多可以改进的空间。近日,来自德国多特蒙德工业大学的研究者们提出了 PyTorch Geometric,该项目一经上线便在 GitHub 上获得 1500 多个 star,并得到了 Yann ...
其作者Matthias Fey 和 Jan E. Lenssen 来自德国多特蒙德工业大学,他们通过实验证明了该库已实现方法在图分类、点云分类、半监督节点分类等任务上的性能。此外,PyG 速度奇快,大大超过其它深度图神经网络库,如 DGL。 简单易用 PyTorch Geometric大大简化了实现图卷积网络的过程。比如,它可以用以下几行代码实现一个层...
图神经网络是最近 AI 领域最热门的方向之一,很多图神经网络框架如graph_nets和DGL已经上线。但看起来这些工具还有很多可以改进的空间。近日,来自德国多特蒙德工业大学的研究者们提出了 PyTorch Geometric,该项目一经上线便在GitHub上获得 1500 多个 star,并得到了 Yann LeCun 的点赞。现在,创建新的 GNN 层更加容易了...
下图展示了这一工具和其它图神经网络库的训练速度对比情况: 最高比 DGL 快 14 倍! 已实现方法多 目前已实现以下方法,所有实现方法均支持 CPU 和 GPU 计算: PyG 概览 图神经网络(GNN)最近成为在图、点云和流形上进行表征学习的强大方法。与规则域中常用的卷积层和池化层概念类似,GNN通过传递、变换和聚合信息来...