import dgldefcollate(samples):# 输入`samples` 是一个列表# 每个元素都是一个二元组 (图, 标签) graphs, labels = map(list, zip(*samples)) batched_graph = dgl.batch(graphs)return batched_graph, torch.tensor(labels) 正如打包 N 个张量得到的还是张量,dgl.batch 返回的也是一张图。这样的设计有...
batched_graph = dgl.batch(graphs) return batched_graph, torch.tensor(labels) 正如打包 N 个张量得到的还是张量,dgl.batch 返回的也是一张图。这样的设计有两点好处。首先,任何用于操作一张小图的代码可以被直接使用在一个图批量上。其次,由于 DGL 能够并行处理图中节点和边上的计算,因此同一批量内的图样本...
此外，DGL团队也对官方样例目录进行了整理。对样例按照一些重要的标签(如目标任务等)进行了索引。系统易用性的改进 针对用户进行批次图（batched graph）进行变化的过程中无法手动设置批次信息的问题，DGL提供了两个新的API DGLGraph.set_batch_num_nodes 和 DGLGraph.set_batch_num_edges 。针对整图分类任务提供了...
【DGL】DGL-batch训练模式 AI面包机 MLsys、GNN、大模型1 人赞同了该文章 【图计算】DGL-batch训练模式 编辑于 2021-07-02 22:46 内容所属专栏 图计算 领略非欧空间的奥妙和精彩! 订阅专栏 Knowledge Graph Embedding 赞同1添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
DGL将每个图转变为DGLGraph,消息传递也是已DGLGraph为中心进行的。通过定义Message Function和Reduce function对DGLGraph中的边和节点进行操作,然后通过DGLgraph的send、recv及updata_all等方法进行更新。 PyG将每个图储存在一个Data中,但是消息传递是基于MessagePassing基类进行的,与Data或者Batch并无直接联系,通过在网络中...
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...
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...
在dgl.nn 下的所有 GNN modules 现在都支持 Homogeneous Graph 和 Bipartite Graph。 DGLHeteroGraph 有了更快的 pickling/unpickling 实现。 实现了新的加载和存储 DGLHeteroGraph 的 API。 BatchedDGLGraph 和 DGLSubGraph 类合并进去 DGLGraph 类。 构建DGLGraph 时不再需要 is_multigraph 参数。
首先,我们来构建一个BatchedGraph。我们可以通过创建一个空的BatchedGraph对象,然后逐步添加节点和边来构建图。 import dgl import torch #创建一个空的BatchedGraph bg = dgl.batch([]) #添加节点 bg.add_nodes(10) #添加边 src = torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) dst = tor...
与传统基于张量(Tensor)的神经网络相比,图神经网络将图 (Graph) 作为输入,从图结构中学习潜在的知识,该方法在近些年已被证明在许多场景可以取得很好的效果。然而,使用传统的深度学习框架(比如 TensorFlow、Pytorch、MXNet)并不能方便地进行图神经网络的开发和训练,而 DGL 作为专门面向图神经网络的框架,可以很好地弥补这...