batched_graph, labels = batch print('Number of nodes for each graph element in the batch:', batched_graph.batch_num_nodes()) print('Number of edges for each graph element in the batch:', batched_graph.batch_num_edges()) # Recover the original graph elements from the minibatch graphs...
print('Number of nodes for each graph element in the batch:', batched_graph.batch_num_nodes()) print('Number of edges for each graph element in the batch:', batched_graph.batch_num_edges()) # Recover the original graph elements from the minibatch graphs = dgl.unbatch(batched_graph)...
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...
创建graph的批数据 import dgl import torch def collate(samples): # The input `samples` is a list of pairs # (graph, label). graphs, labels = map(list, zip(*samples)) batched_graph = dgl.batch(graphs) return batched_graph, torch.tensor(labels,dtype=torch.long) ...
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...
以下是使用 dgl.batch 的一个实际例子。我们定义了一个 collate 函数来将 MiniGCDataset 里多个样本打包成一个小批量。 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)retur...
batched_graph=dgl.batch(graphs)returnbatched_graph, torch.tensor(labels) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 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readou...
A HeteroGraphConv module for applying GNN modules to heterogeneous graphs. 初步的 Benchmark 显示,相比于其他基于 Tensorflow 的 GNNs 实现,基于 DGL Tensorflow 后端的实现无论是训练速度还是内存消耗,都有很大的改进和提升。 DGL-KE:高性能、易使用、可扩展的大规模知识图谱嵌入学习框架 ...
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...