【图计算】DGL-batch训练模式 编辑于 2021-07-02 22:46 Knowledge Graph Embedding 写下你的评论... 关于作者 AI面包机 MLsys、GNN、大模型 回答 61 文章 102 关注者 3,418 关注他发私信 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 ...
其余代码保持不变,与 mini_cn-batch training 类似, 包括:创建采样器,模型定义,模型训练的循环。 importdglimporttorchasthdgl.distributed.initialize('ip_config.txt')th.distributed.init_process_group(backend='gloo')g=dgl.distributed.DistGraph('graph_name','part_config.json')pb=g.get_partition_book()...
这个架构有三层,最底层是采样器,中间这层的 trainer 是训练器,最上面是DGL-PS参数服务器。如果图非常大,我们就先把大图切分成很多小图,再把它分到不同的机器或者不同的GPU上,每次训练时只使用一小部分的 miini-batch 数据,并且通过参数服务器来存储训练过程中需要的模型参数,trainer 和参数服务器之间通过我们自己...
为了更高效地训练神经网络,一个常见的做法是将多个样本打包成小批量(mini-batch)。打包尺寸相同的张量样本非常简单。比如说打包两个尺寸为 2828 的图片会得到一个 22828 的张量。相较之下,打包图面临两个挑战: 图的边比较稀疏 图的大小、形状各不相同 DGL 提供了名为 dgl.batch 的接口来实现打包一个图批量的功能。
train_data = [(graph, features, labels)] # 准备训练数据 return train_data, model, optimizer def prepare_dataloader(dataset, batch_size: int): """ 准备DataLoader。 参数: dataset: 数据集。 batch_size (int): 批次大小。 返回: DataLoader: DataLoader对象。
为了更高效地训练神经网络,一个常见的做法是将多个样本打包成小批量(mini-batch)。打包尺寸相同的张量样本非常简单。比如说打包两个尺寸为 2828 的图片会得到一个 22828 的张量。相较之下,打包图面临两个挑战: 图的边比较稀疏 图的大小、形状各不相同
batched_graph=dgl.batch(graphs)returnbatched_graph, torch.tensor(labels) 整个算法的流程框架如下: 在一个batch的graph中,执行消息传递和GraphConv,使得节点与其他节点进行通信。 消息传递后,根据节点(边)的属性计算一个张量作为graph representation。 此步骤被称为readout或aggregation。 最后,将输入graph represent...
这个架构有三层,最底层是采样器,中间这层的 trainer 是训练器,最上面是DGL-PS参数服务器。如果图非常大,我们就先把大图切分成很多小图,再把它分到不同的机器或者不同的GPU上,每次训练时只使用一小部分的 miini-batch 数据,并且通过参数服务器来存储训练过程中需要的模型参数,trainer 和参数服务器之间通过我们自己...
batched_graph=dgl.batch(graphs)returnbatched_graph, torch.tensor(labels) 整个算法的流程框架如下: 在一个batch的graph中,执行消息传递和GraphConv,使得节点与其他节点进行通信。 消息传递后,根据节点(边)的属性计算一个张量作为graph representation。 此步骤被称为readout或aggregation。 最后,将输入graph represent...
我们这里选择了 NodeDataLoader 来进行训练数据的读入,这其实是一种 分batch训练 的方法,而 不是一次性把图全读入内存 进行训练,而是每次选择 batch的种子节点以及他们采样的邻居节点 读入内存参与训练,这也让大的图神经网络训练成为了可能,是 DGL图深度框架 非常优秀 的实现 !!! 大赞! 需要注意的是: extract_em...