接下来调用dgl.to_block()把frontier转换成block,代码如下: # dgl.to_block(frontier,nodes)会去掉frontier中不涉及消息传递的节点output_nodes=th.LongTensor([8])block=dgl.to_block(frontier,output_nodes)print(3,block)print(4,block.ntypes)# 输出结果3Block(num_src_nodes=5,num_dst_nodes=1,num_edge...
接下来调用dgl.to_block()把frontier转换成block,代码如下: # dgl.to_block(frontier,nodes)会去掉frontier中不涉及消息传递的节点 output_nodes = th.LongTensor([8]) block = dgl.to_block(frontier, output_nodes) print(3,block) print(4,block.ntypes) # 输出结果 3 Block(num_src_nodes=5, num_ds...
通过这种方式,在每个batch的训练中,我们实际上将原图a)转化成了一个子图b),因此当原图很大无法塞进内存的时候,我们可以通过调小batch_size解决这样的问题。 根据逐层更新公式可知,每一个block之间的计算是完全独立的,因此NodeFlow提供了函数block_compute以提供底层embedding向高层的传递和计算工作。 Neighbor Sampling 现...
我们可以这样理解:DGL实现的Block可以把看作一个数组,数组里的每一个元素是图上一层邻居的采样,Block内部节点是 从远到近的顺序排列内部的Block的,Block数组的下标从小到大对应着采样范围由外到内、覆盖范围由远及近,并且 blocks[i+1]的 source node 和 blocks[i]的target node是可以对应上的。我们知道邻居节点...
这里要引入DGL实现采样得到的Block的概念,通俗理解 Block其实就是采样得到的子图,而这些子图里的边也有对应这开始节点和结束节点以及边类型等和 全Graph同等 的一些属性。 我们可以这样理解:DGL实现的Block可以把看作一个数组,数组里的每一个元素是图上一层邻居的采样,Block内部节点是 从远到近的顺序排列内部的Block...
因为采样是由内向外采样的,而聚合是由外向内聚合的。这里要引入DGL实现采样得到的Block的概念,通俗理解 Block其实就是采样得到的子图,而这些子图里的边也有对应这开始节点和结束节点以及边类型等和 全Graph同等 的一些属性 。 我们可以这样理解 :DGL实现的Block可以把看作一个数组,数组里的每一个元素是图上一层邻居...
NodeFlow是一种层次结构的图,节点被组织在层之内(比如上面例子中2层的GCN节点分布在Layer0, Layer1 和 Layer2中),只有在相邻的层之间才存在边,两个相邻的层称为块(block)。NodeFlow是反向建立的,首先确立一个batch内需要更新的节点集合(即Layer2中的节点),然后这个节点的1阶...
这里要引入DGL实现采样得到的Block的概念,通俗理解 Block其实就是采样得到的子图,而这些子图里的边也有对应这开始节点和结束节点以及边类型等和 全Graph同等 的一些属性。 我们可以这样理解:DGL实现的Block可以把看作一个数组,数组里的每一个元素是图上一层邻居的采样,Block内部节点是 从远到近的顺序排列内部的Block...
在小批次训练中,计算应用于给定的一堆目标节点所采样的子图。子图在DGL中称为区块(block)。 在区块创建的阶段,dstnodes位于节点列表的最前面。通过索引[0:g.number_of_dst_nodes()]可以找到feat_dst。 确定feat_src和feat_dst之后,以上3种图类型的计算方法是相同的。
在小批次训练中,计算应用于给定的一堆目标节点所采样的子图。子图在DGL中称为区块(block)。 在区块创建的阶段,dst nodes位于节点列表的最前面。通过索引[0:g.number_of_dst_nodes()]可以找到feat_dst。 确定feat_src和feat_dst之后,以上3种图类型的计算方法是相同的。