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_...
#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(...
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]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...
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()) ...
# 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 ...
plus1.add_edges_from([('u0','m0'), ('u0','m1'), ('u1','m0')]) ratings=dgl.heterograph( {('user','+1','movie') : plus1, ('user','-1','movie') : minus1}) 使用ACM异质图数据集: importscipy.ioimporturllib.request ...
g.add_nodes(6) #添加边的关系 g.add_edges([1,1,1,2,2,4,0,5,5],[2,3,4,3,5,3,1,3,4])#1,2 1,3 1,4 2,3 2,5 4,3 ,0,1 5,3 5,4 nx.draw(g.to_networkx(),node_size=220,node_color=[[.88, .5, .156,]],with_labels=True) plt.show() #定义pagerank算法最重...
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) 不同名称的特征数据可以有不同形状 ...
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 ...