apply_edges 方法 apply_nodes 方法 copy_u以及copy_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...
defreduce(nodes):"""对所有邻节点节点特征求平均并覆盖原本的节点特征。""" accum = torch.mean(nodes.mailbox['m'], 1)return {'h': accum} 之后,我们对收到的消息应用线性变换和激活函数。 classNodeApplyModule(nn.Module):"""将节点特征 hv 更新为 ReLU(Whv+b)."""def__init__(self, in_feat...
update all 实际上执行了 apply_edges(message_passing_function) + apply_nodes(reduction_function) 这两个函数的功能,apply edges,顾名思义,按照 source node ——> target node的方向,将source node的node features 进行传播并将传播的消息保存在edge上。 这里的传播方式可以使用内置函数也可以自己定义,例如source...
AI代码解释 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)...
# 方法一:应用DGL内置函数解决dgl.function.sum('m','h')# 方法二:用户自定义函数importtorchdefreduce_func(nodes):return{'h':torch.sum(nodes.mailbox['m'],dim=1)} apply_edges与update_all 如果不涉及消息传递,可通过apply_edges()单独调用逐边计算。apply_edges()参数是一个消息函数,默认情况这个接...
def reduce(nodes): """对所有邻节点节点特征求平均并覆盖原本的节点特征。""" accum = torch.mean(nodes.mailbox['m'], 1) return {'h': accum} 之后,我们对收到的消息应用线性变换和激活函数。 class NodeApplyModule(nn.Module): """将节点特征 hv 更新为 ReLU(Whv+b).""" ...
inputs_dst = {k: v[:g.number_of_dst_nodes(k)] for k, v in inputs.items()} else: inputs_src = inputs_dst = inputs # 多类型的边结点卷积完成后的输出 # 输入的是blocks 和 embeding hs = self.conv(g, inputs, mod_kwargs=wdict) def _apply(ntype, h): if self.self_loop:...
聚合函数接受一个参数nodes,这是一个NodeBatch的实例, 在消息传递时,它被DGL在内部生成以表示一批节点。nodes的成员属性mailbox可以用来访问节点收到的消息。 一些最常见的聚合操作包括sum、max、min等。 内置消息函数可以是一元函数或二元函数。对于一元函数,DGL支持copy函数。对于二元函数, DGL现在支持add、sub、mul...
使用"DGLGraph.apply_edges“和"DGLGraph.send_and_recv”API (用于计算消息)代替"DGLGraph.send“和"DGLGraph.recv” 、、、 我正在使用DGL(专门用于深入学习图形的Python包)来培训定义图、定义图卷积网络(GCN)和训练。class GCNLayer(nn.Module): def init(self, in_feats, out_featsaggregation* 由于在错误...
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.