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。 消息传递和聚合 import dgl.function as ...
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。 消息传递和聚合 import dgl.function as ...
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Bl...
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。
`dgl.heterograph`.* To create a graph from other data sources, use ``dgl.*`` create ops. See:ref:`api-graph-create-ops`.Read the user guide chapter :ref:`guide-graph` for an in-depth explanation about itsusage."""is_block=False# pylint: disable=unused-argument, dangerous-default-...
torch.int64>>>g32 = dgl.graph(edges, idtype=th.int32)# create a int32 graph>>>g32.idtype torch.int32>>>g64_2 = g32.long()# convert to int64>>>g64_2.idtype torch.int64>>>g32_2 = g64.int()# convert to int32>>>g32_2.idtype ...
torch.int64>>>g32 = dgl.graph(edges, idtype=th.int32)# create a int32 graph>>>g32.idtype torch.int32>>>g64_2 = g32.long()# convert to int64>>>g64_2.idtype torch.int64>>>g32_2 = g64.int()# convert to int32>>>g32_2.idtype ...
forl_id, (layer, block) in enumerate(zip(self.layers, blocks)): h = layer(block, h) ifl_id != len(self.layers) - 1: h = F.relu(h) h = self.dropout(h) returnh # Create the model with given dimensions feat_size = cugraph_g.ndata["feat"]["_N"].shape[1] ...
Accelerate the expensive to_block by using the new hash map, improve the performance by ~2.5x on average and more when the batch size is large. Breaking changes Since the new.adj()function of DGLGraph produces a SparseMatrix, the original.adj(self, transpose=False, ctx=F.cpu(), scipy_...