在新版本DGL中,对内置的数据集应用不同的图数据增强和转换算法将变得更加容易。最新的dgl.transforms包沿用了PyTorch Dataset Transforms的方式。用户可以通过DGL内置数据集的transform关键词参数指定数据增强算法。 importdglimportdgl.transformsasTt=T.Compose([T.AddSelfLoop(),T.GCNNorm(),])dataset=dgl.data.CoraG...
Cora数据集节点是论文,边是论文之间的引用关系。任务是预测论文的分类(研究领域)。 import dgl.data # networkx dataset = dgl.data.CoraGraphDataset() print('Number of categories:', dataset.num_classes) DGL的数据集可以包含多个graph,目前我们用的Cora数据集只有一个graph,所以直接取出这个graph: g = datase...
2dataset = dgl.data.CoraGraphDataset() 3print('Number of categories:', dataset.num_classes) 4g = dataset[0] 上面第二行代码,加载dgl库提供的Cora数据对象,第四行代码,dgl库中Dataset数据集可能是包含多个图的,所以加载的dataset对象是一个list,list中的每个元素对应该数据的一个graph,但Cora数据集是由单...
针对您遇到的问题“module 'dgl.data.citation_graph' has no attribute 'coradataset'”,我们可以按照以下步骤进行分析和解决: 确认错误信息: 您遇到的错误信息表明,在尝试访问dgl.data.citation_graph模块的coradataset属性时失败了,因为该属性不存在。 检查模块属性: 根据DGL的官方文档和社区反馈,dgl.data.citation...
例如,CoraDataset类就被封装在citation_graph.py文件中,载入时需要编写如下代码: from dgl.data import citation-graph data = citation_graph.corapataset() 该代码在执行时会读取指定的数据集,并生成邻接矩阵,然后调用NetWorkx模块根据该邻接矩阵生成图以及训练数据集、测试数据集。 因此,在使用DGL的数据集时,还需要...
--dataset cora --gpu 0 if you are looking for the original examples from dgl, you can find them in /opt/dgl/dgl-source/ suggested reading for the latest release notes, see the dgl release notes . for a full list of the supported software and specific versions that come packaged with ...
GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的信息来更新每个节点的表示。在GCN中,边要素(Edge Features)是指连接节点的边的属性或特征,这些特征可以为图卷积操作提供额外的信息,从而增强模型的表达能力。 基础概念 边要素:在图结构中,边通常不仅仅是一个连接两个节点的无特征链接。边要素可以是任何与边相关的属性,例如社交...
scipy.sparse as sp数据加载:下面代码加载dgl库提供的Cora数据对象,dgl库中Dataset数据集可能是包含多个图的,所以加载的dataset对象是一个list,list中的每个元素对应该数据的一个graph,但Cora数据集是由单个图组成,因此直接使用dataset[0]取出graph。 import dgl.data dataset = dgl.data.CoraGraphDataset() g = da...
完成简单示例之后,您可以开始探索在DGL中已经实现的一系列前沿模型。例如,您可以使用图形卷积网络(GCN)和CORA数据集,训练文档分类模型: $ python3train.py --dataset cora --gpu 0 --self-loop 所有模型的代码都可以检查和调整。AWS团队对这些实现方法进行了仔细验证,验证了其性能,确保可以重现结果。
dataset = dgl.data.CoraGraphDataset() dgl_g = dataset[0] # Add self loops as cugraph # does not support isolated vertices yet dgl_g = dgl.add_self_loop(dgl_g) cugraph_g = cugraph_dgl.convert.cugraph_storage_from_heterograph(dgl_g, single_gpu=True) ...