fromdgl.data.utilsimportdownload,check_sha1defdownload(self):# 存储文件的路径,请确保使用与原始文件名相同的后缀gz_file_path=os.path.join(self.raw_dir,self.name+'.csv.gz')# 下载文件download(self.url,path=gz_file_path)# 检查 SHA-1ifnotcheck_sha1(gz_file_path,self._sha1_str):raiseUserW...
DGL 提供了一个 dgl.distributed.load_partition() 函数来加载一个分区进行检查。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import dgl # load partition 0 part_data = dgl.distributed.load_partition('data_root_dir/graph_name.json', 0) g, nfeat, efeat, partition_book, graph_name, nty...
(1) Data Loader：从数据源通过 bulk load 的方式加载批量更新或通过 event poller 的方式加载流式更新...
包含了HALO节点。数组大小是当前子图的节点数,其中的值代表节点所对应的全局分区ID。 g.ndata['inner_node'] 包含了HALO节点。数组大小是当前子图的节点数,其中的0或1代表该节点是当前分区的节点还是HALO节点。可以使用torch.nonzero(g.ndata['inner_node'])来获取值为1所对应的索引。 gpb.partid2nids(i) ...
而NodeDataLoader 的第二个参数属于一个字典,其中可以放多个 节点类型以及对应的种子nids , 这里为了方便理解,把拆解成了多个 data_loader,来分别对多个类型的节点在图上进行全部邻居的采样,这里的 实现是等价 的。 作者亲测,图训练的 batch_size 能选择大尽可能大一些 吧,不然训练模型会非常慢的～ (2.6) 模型...
g.ndata['orig_id'] dgl.distributed.load_partition — DGL 2.3 documentation 函数简介 函数作用: 从数据路径加载分区数据。 分区数据包括一个分区的图结构、一个node tensors字典、一个edge tensors字典和一些metadata。 分区可能包含 HALO 节点,即从其他分区复制的节点。但是,node tensors字典只包含属于本地分区...
load_graphsimport dgl.function as fnimport torchimport dglimport torch.nn.functional as Ffrom dgl.nn.pytorch import GraphConv, SAGEConv, HeteroGraphConvfrom dgl.utils import expand_as_pairimport tqdmfrom collections import defaultdictimport torch as thimport dgl.nn as dglnnfrom dgl.data.utils imp...
DGL 提供了一个dgl.distributed.load_partition()函数来加载一个分区进行检查。 AI检测代码解析 import dgl # load partition 0 part_data = dgl.distributed.load_partition('data_root_dir/graph_name.json', 0) g, nfeat, efeat, partition_book, graph_name, ntypes, etypes = part_data # unpack ...
edata_schemes={}) 也可以使用save_graphs和load_graphs api来保存和加载DGL二进制图文件。 1.5 异构图 在DGL中每条关系使用三元组来表示(source node type, edge type, destination node type) >>>importdgl>>>importtorchasth>>># Create a heterograph with 3 node types and 3 edges types.>>>graph_da...
load_graphsimport dgl.function as fnimport torchimport dglimport torch.nn.functional as Ffrom dgl.nn.pytorch import GraphConv, SAGEConv, HeteroGraphConvfrom dgl.utils import expand_as_pairimport tqdmfrom collections import defaultdictimport torch as thimport dgl.nn as dglnnfrom dgl.data.utils imp...