message_func是消息函数,是边接受源节点的信息.进行节点间消息传递自然是通过边进行,这个函数就是完成源节点特征与边特征的处理. reduce_func是聚合函数,按字面意思应理解为"归约函数",有分布式编程经验的人应该不难理解这个词的含义.它将上面处理过的特征以某种方式归约到目标节点(如mean,max,sum)等. apply_node...
DGLGraph.recv(v='__ALL__', reduce_func='default', apply_node_func='default', inplace=False):接收和变换( reduce_func)传入的消息,并更新节点v的特征。可选的apply_node_func函数在接收后更新节点特性。 例子如 https://docs.dgl.ai/generated/dgl.DGLGraph.recv.html#dgl.DGLGraph.recv 所示。 dgl...
classNodeApplyModule(nn.Module):"""将节点特征 hv 更新为 ReLU(Whv+b)."""def__init__(self, in_feats, out_feats, activation): super(NodeApplyModule, self).__init__() self.linear = nn.Linear(in_feats, out_feats) self.activation = activationdefforward(self, node): h = self.linear(...
self.apply_mod = NodeApplyModule(in_feats, out_feats, activation) def forward(self, g, feature): # 使用 h 初始化节点特征。 g.ndata['h'] = feature # 使用 update_all接口和自定义的消息传递及累和函数更新节点表示。 g.update_all(msg, reduce) g.apply_nodes(func=self.apply_mod) return ...
ndata=core.message_passing(g,message_func,reduce_func,apply_node_func) message_passing会完成message,aggregate和update这三个过程,首先会判断传入的mfunc和rfunc是不是DGL预定义的函数,DGL会对预定义的函数做优化,DGL为mfunc和rfunc都是预定义的算子的情况都写了kernel ...
apply_mod = NodeApplyModule(in_feats, out_feats, activation) def forward(self, g, feature): # 使用 h 初始化节点特征。 g.ndata['h'] = feature # 使用 update_all接口和自定义的消息传递及累和函数更新节点表示。 g.update_all(msg, reduce) g.apply_nodes(func=self.apply_mod) return g.n...
classGCN(nn.Module):def__init__(self,in_feats,out_feats,activation):super(GCN,self).__init__()self.apply_mod=NodeApplyModule(in_feats,out_feats,activation)defforward(self,g,feature):g.ndata['h']=feature g.update_all(gcn_msg,gcn_reduce)g.apply_nodes(func=self.apply_mod)returng.n...
self.apply_mod=NodeApplyModule(in_feats,out_feats,activation) def forward(self,g,feature): g.ndata['h']=feature g.update_all(msg,reduce) g.apply_nodes(func=self.apply_mod) h=g.ndata.pop('h') #print(h.shape) returnh classClassifier(nn.Module): ...
self.apply_mod = NodeApplyModule(in_feats, out_feats, activation) def forward(self, g, feature): g.ndata['h'] = feature g.update_all(gcn_msg, gcn_reduce) g.apply_nodes(func=self.apply_mod) return g.ndata.pop('h') 1.
lr=0.01, weight_decay=0)loss_func = MarginLoss()def train_etype_one_epoch(etype, spec_dataloader): losses = []# input nodes 为 采样的subgraph中的所有的节点的集合for input_nodes, pos_g, neg_g, blocks in tqdm.tqdm(spec_dataloader): emb = extract_embed(all_node_embed, input...