4、异构图上的节点分类模型的训练 如果图是异构的,用户可能希望沿着所有边类型从邻居那里收集消息。 用户可以使用 dgl.nn.pytorch.HeteroGraphConv 模块在所有边类型上执行消息传递, 并为每种边类型使用一种图卷积模块。 下面的代码定义了一个异构图卷积模块。模块首先对每种边类型进行单独的图卷积计算,然后将每种边...
经过大量研究现有的图神经网络论文以及代码,DGL 最终选择使用 message passing 作为底层的API 抽象。 图神经网络框架最核心部分就是在处理 message passing,因此 DGL 把消息通信放在了最底层的API,用来适应广泛的算法需求,对于大部分 GNN 算法而言,无论算法如何变化,通常都很难脱离 message passing 的表示。下面这张图...
DGL 1.0 版本中新增了一个名为 DGL Sparse 的库(dgl.sparse),它和 DGL 中的消息传递接口一起,完善了对于全类型的图神经网络模型的支持。DGL Sparse 提供专门用于 图机器学习的稀疏矩阵类和操作,使得在矩阵视角下编写 GNN 变得更加容易。在下一节中,作者演示多个 GNN 示例,展示它们在 DGL Sparse 中的数学公式...
dgl.function.copy_u dgl.function.sum update_all 回到顶部 dgl创建一个图 #创建一个dglg = dgl.DGLGraph()#该dgl图一共有6个点g.add_nodes(6)#添加边[0,1],[0,2]是有向边。这里一共添加了5条边g.add_edges([0, 0, 0, 0, 0], [1, 2, 3, 4, 5])print(g.num_nodes())#查看点的...
图神经网络DGL数据封装和消息传递机制,图神经网络1.图神经网络的定义是一种直接作用于图结构上的神经网络。我们可以把图中的每一个节点V当作个体对象,而每一条边E当作个体与个体间的某种联系,所有节点组成的关系网就是最后的图U。这里的V,E,U都可以编码成一个特征向量,
Deep Graph Library (DGL)是一个 Python 库,其目标是通过提供直观的接口和高性能计算来简化图神经网络(GNN)的实现。 DGL 支持广泛的图形操作和结构,增强了复杂系统和关系的建模。它还与流行的深度学习框架(如 PyTorch 和 TensorFlow )集成,促进了 GNN 的无缝开发和部署。
相比v0.2, DGL v0.3训练速度提高了19倍,并且大幅度降低了内存使用量,使得单GPU上能训练的图的大小提高到原来的8倍。比起PyG等其他框架,DGL不但训练更快,而且能够在巨大的图上(5亿节点,250亿边)训练图神经网络。 接下来,我们将介绍DGL v0.3的重要特性之一 — 消息融合(Fused Message Passing)。我们会逐一解释...
Fig 1.图(graph)所存储的信息 此外,根据边(edges)是否具备有向性(directed or undirected)将图划分为有向图和无向图。 二、如何将图片(images)表示成图(graph) 在卷积神经网络中,我们将一个RGB图片表示成一个张量(tensor);在图神经网络中,我们将每一个像素(pixel)映射为图(graph)中的一个节点,相邻像素之间...
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...
DGL中以节点为输入、边为输出的图神经网络 是一种用于图数据分析和处理的机器学习模型。它通过对图中的节点和边进行特征提取和表示学习,从而实现对图数据的分类、预测和聚类等任务。 图神经网络的输入是一个图,其中节点表示图中的实体,边表示节点之间的关系或连接。以节点为输入意味着图神经网络将节点的特征作为...