G.add_nodes(n) 添加n个点 G.add_edge(u, v)添加边u->v G.add_edges(u[s], v[s])添加边u[s]->v[s] 节点和边都可以具有特征数据,存储为键值对,键是可选的,值必须是张量 G.ndata['x'] = th.zeros((3, 5)) 对所有节点都设置特征数据,名称为x G.ndata['y'] = th.randn(g.num_...
G.add_nodes(n) 添加n个点 G.add_edge(u, v)添加边u->v G.add_edges(u[s], v[s])添加边u[s]->v[s] 节点和边都可以具有特征数据,存储为键值对,键是可选的,值必须是张量 G.ndata['x'] = th.zeros((3, 5)) 对所有节点都设置特征数据,名称为x G.ndata['y'] = th.randn(g.num_n...
DGL(0.8.x) 技术点分析 DGL为Amazon发布的图神经网络开源库(github)。支持tensorflow, pytorch, mxnet。如何初始化一个图：节点ID从0开始标号G = dgl.graph((us, vs)) 一系列点和边，us->vsG.add_nodes(n) 添加n个点G.add_edge(u, v)添加边u->vG.add_edges(u[s], v[s])添加边u[s]->v[s...
#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())#查看点的个数print(g.num_edges())#查看边的个数print(g.edges())#查看边print(...
G.add_edge(u, v)添加边u->v G.add_edges(u[s], v[s])添加边u[s]->v[s] 节点和边都可以具有特征数据,存储为键值对,键是可选的,值必须是张量 G.ndata['x'] = th.zeros((3, 5)) 对所有节点都设置特征数据,名称为x G.ndata['y'] = th.randn(g.num_nodes(), 5) 不同名称的特征...
g.add_edges(src, dst) # edges are directional in DGL; make them bi-directional g.add_edges(dst, src) return g 输出创建的节点和边的数量 G = build_karate_club_graph() print('We have %d nodes.' % G.number_of_nodes()) print('We have %d edges.' % G.number_of_edges()) ...
() g.add_nodes(10) g.add_edges([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0]) # 初始化模型 model = GCNWithEdgeFeatures(in_feats=16, hidden_size=32, out_feats=10, edge_in_feats=8) # 前向传播 output = model(g, node_feats, edge_...
下面我们通过一个简单的示例来演示如何使用dgl进行图表示学习。首先,我们需要创建一个简单的图,并对其进行节点特征的嵌入。 importdglimporttorch# 创建一个有向图g=dgl.DGLGraph()g.add_nodes(3)g.add_edges([0,1,1,2],[1,2,0,0])# 定义节点特征features=torch.randn(3,5)# 将节点特征嵌入到图中g....
g.add_edges(src, dst) print(g.number_of_edges())print(g.number_of_nodes()) nx.draw(g.to_networkx(), node_size=50, node_color=[[.5, .5, .5,]]) plt.show() 在pagerank 中, 初始化每个节点初始值为 1/N, 将节点的出度作为节点的特征。
# add self loop g.remove_edges_from(g.selfloop_edges())g=DGLGraph(g)g.add_edges(g.nodes(),g.nodes())returng,features,labels,mask step 7,训练 GCN 神经网络。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtimeimportnumpyasnp ...