综上所述,AttributeError: module 'dgl.function' has no attribute 'copy_src' 是因为你尝试访问了一个不存在的属性。你应该查阅DGL的官方文档,了解如何正确使用DGL的API来实现你的功能需求。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时查阅DGL的文档或社区资源。
AttributeError: module 'dgl.function' has no attribute 'copy_src' 错误解析: copy_src(来源,输出) 使用源节点功能计算消息的内置消息函数。 这个函数在包里面没有,本应该是有这个功能函数的 解决方法: 自己构造一个对应的函数,设立在__init___.py中去...
报错解析: 安装了最新的DGL包,之前的一些功能可能省略,或者是合并成了新功能 解决方法: 使用新的功能来代替copy_src
比如,我们可以用copy_src内建消息函数和sum内建累和函数改写先前的GCN实现: import dgl.function as fnG = ... # 任意图结构# 将源节点的特征h拷贝为消息,并在目标节点累和生成新的特征h。G.update_all(fn.copy_src('h', 'm'), fn.sum('m', 'h')) ...
# 将源节点的特征h拷贝为消息,并在目标节点累和生成新的特征h。G.update_all(fn.copy_src('h','m'),fn.sum('m','h')) 图注意力模型 Graph Attention Network (GAT) 则可以用 src_mul_edge 内建消息函数和 sum内建累和函数组合实现: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 这里假...
使用消息融合非常简单。比如,我们可以用copy_src内建消息函数和sum内建累和函数改写先前的GCN实现: import dgl.function as fn G = ... # 任意图结构 # 将源节点的特征h拷贝为消息,并在目标节点累和生成新的特征h。 G.update_all(fn.copy_src('h', 'm'), fn.sum('m', 'h')) ...
import dgl.function as fnimport torchimport torch.nn as nn# 将节点表示h作为信息发出msg = fn.copy_src(src='h', out='m') 其次,我们定义消息累和函数。这里我们对收到的消息进行平均。 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...
使用消息融合非常简单。比如,我们可以用copy_src内建消息函数和sum内建累和函数改写先前的GCN实现: importdgl.functionasfnG=...# 任意图结构# 将源节点的特征h拷贝为消息,并在目标节点累和生成新的特征h。G.update_all(fn.copy_src('h','m'),fn.sum('m','h')) ...
gcn_msg=fn.copy_src(src='h',out='m')gcn_reduce=fn.sum(msg='m',out='h') step 3,我们定义一个应用于节点的 node UDF(user defined function),即定义一个全连接层(fully-connected layer)来对中间节点表示 进行线性变换,然后在利用非线性函数进行计算:。
使用消息融合非常简单。比如,我们可以用copy_src内建消息函数和sum内建累和函数改写先前的GCN实现: import dgl.function as fn G = ... # 任意图结构 # 将源节点的特征h拷贝为消息,并在目标节点累和生成新的特征h。 G.update_all(fn.copy_src('h', 'm'), fn.sum('m', 'h')) ...