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.add_edges([0, ...
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_...
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).""" def __init__(self...
"""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_feats,out_feats,activation):super(NodeApplyModule,self).__init__()self.linear=nn...
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.
g.update_all(gcn_msg,gcn_reduce)g.apply_nodes(func=self.apply_mod)returng.ndata.pop('h') step 5,最后,我们定义了一个包含两个 GCN 层的图神经网络分类器。我们通过向该分类器输入特征大小为 1433 的训练样本,以获得该样本所属的类别编号,类别总共包含 7 类。
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...
g.update_all(msg, reduce) g.apply_nodes(func=self.apply_mod)return g.ndata.pop('h') 读出和分类 读出(Readout)操作的输入是图中所有节点的表示,输出则是整张图的表示。在 Google 的 Neural Message Passing for uantum Chemistry(Gilmer et al. 2017) 论文中总结过许多不同种类的读出函数。在这个示...
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。 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...
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): ...