用户可以调用 dgl.DGLGraph.apply_edges() 计算边子图中边的得分。 以下代码片段实现了通过合并边两端节点的特征并将其映射到全连接层来预测边的得分: class ScorePredictor(nn.Module): def __init__(self, num_classes, in_features): super().__init__() self.W = nn.Linear(2 * in_features, ...
边上计算：计算边信息（涉及消息函数)消息函数：接受edges，成员包括src, dst, data，得到发出的信息点上计算：汇总边信息，更新点信息（涉及聚合函数，更新函数聚合函数: 节点有属性mailbox访问节点收到的信息，并进行聚合操作(min, max, sum等)更新函数: 用聚合函数的结果对原特征进行更新高级APIupdate_all: 接受...
消息函数:接受edges,成员包括src, dst, data,得到发出的信息 点上计算:汇总边信息,更新点信息(涉及聚合函数,更新函数 聚合函数: 节点有属性mailbox访问节点收到的信息,并进行聚合操作(min, max, sum等) 更新函数: 用聚合函数的结果对原特征进行更新 高级API update_all: 接受一个消息函数,一个聚合函数,一个更...
(tensor([0,0,0,1]), tensor([1,2,3,3]))>>>print(g.edges(form='all'))# 打印边的源和目的节点,以及边的序号(tensor([0,0,0,1]), tensor([1,2,3,3]), tensor([0,1,2,3]))>>># If the node with the largest ID is isolated (meaning no edges),>>># then one needs to e...
dgl库之高级用法dgl.DGLGraph.update_all 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...
# 使用自定义消息函数和累和函数计算图卷积G.update_all(lambda edges:{'m':edges.src['h']},lambda nodes:{'h':sum(nodes.mailbox['m'],axis=1)}) 以上的代码非常简洁易懂,但性能却不佳。原因在于消息传递的过程中实际生成了消息张量(message tensor)。消息张量的大小正比于图中边的数量,因而当图增大...
消息传递过程可通过DGL提供的apply_edges和update_all函数实现。apply_edges在逐边计算时不涉及消息传递，而update_all则结合消息函数和聚合函数执行消息传递和节点状态更新。在消息传递中考虑边权重是常见的需求，尤其是对于像GAT这类模型。权重能够影响消息聚合的加权程度，使得模型更加灵活地处理不同边的影响...
# trigger message passing on all edges g.send(g.edges(),gcn_message) # trigger aggregation at all nodes g.recv(g.nodes(),gcn_reduce) # get the result node features h=g.ndata.pop('h') # perform linear transformation returnself.linear(h) ...
G.update_all(lambda edges: {'m' : edges.src['h']}, lambda nodes: {'h' : sum(nodes.mailbox['m'], axis=1)}) 以上的代码非常简洁易懂,但性能却不佳。原因在于消息传递的过程中实际生成了消息张量(message tensor)。消息张量的大小正比于图中边的数量,因而当图增大时,消息张量消耗的内存空间也会...
g.register_reduce_func(pagerank_reduce_func)defpagerank_naive(g):#Phase #1: send out messages along all edges.foru, vinzip(*g.edges()): g.send((u, v))#Phase #2: receive messages to compute new PageRank values.forving.nodes(): ...