我们这里用了 MultiLayerFullNeighborSampler 这个接口,对每个种子节点采样了2层的全部邻居参与训练,中间因为是节点分类任务,这里需要将该邻居采样算子 和 dgl.dataloading.NodeDataLoader 结合使用。 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...
.to(device)# 设置一下dataloadersampler=dgl.dataloading.MultiLayerNeighborSampler(sample_size)neg_sampler=dgl.dataloading.negative_sampler.Uniform(num_negs)n_edges=my_net.number_of_edges()train_eid=np.arange(n_edges)reverse_eids=torch.cat([torch.arange(n_edges// 2, n_edges),torch.arange(0,n...
from dgl.dataloading import MultiLayerFullNeighborSampler, EdgeDataLoaderfrom dgl.dataloading.negative_sampler import Uniformimport numpy as npimport pandas as pdimport itertoolsimport osimport tqdmfrom dgl import save_graphs, load_graphsimport dgl.function as fnimport torchimport dglimport torch.nn....
from dgl.dataloading.negative_sampler import Uniformimport numpy as npimport pandas as pdimport itertoolsimport osimport tqdmfrom dgl import save_graphs, load_graphsimport dgl.function as fnimport torchimport dglimport torch.nn.functional as Ffrom dgl.nn.pytorch import GraphConv, SAGEConv, Hetero...
.. currentmodule:: dgl.dataloading.negative_sampler Negative samplers are classes that control the behavior of the EdgeDataLoader to generate negative edges... autoclass:: Uniform :members: __call__ Go © 2020 GitHub, Inc. Terms Privacy Security Status Help Contact GitHub Pricing API Training...
dgl.dataloading.MultiLayerFullNeighborSampler 的主要功能 全邻居采样:MultiLayerFullNeighborSampler 会为指定的节点在每一层采样其所有邻居节点,这意味着在消息传递过程中,它会考虑节点的所有直接邻居。 多层支持:它支持多层GNN的训练,可以根据设定的层数自动为每一层采样所需的邻居节点。 高效计算:通过只采样必要的节点...
sampler=dgl.dataloading.MultiLayerFullNeighborSampler(2) 想要用 DGL 提供的邻居采样器做边分类,需要将其与 EdgeDataLoader 结合使用。 EdgeDataLoader 以小批次的形式对一组边进行迭代, 从而产生包含边小批次的子图以及供下文中模块使用的 块。 例如,以下代码创建了一个 PyTorch 数据加载器,该 PyTorch 数据加载器以...
I'm trying to use the dgl dataloader to train a node classifier on a graph, here's a sample code import dgl sampler = dgl.dataloading.NeighborSampler([4, 4]) train_dataloader = dgl.dataloading.DataLoader( # The following arguments are sp...
DGL中可以给节点和边添加特征,节点特征可以访问ndata,边特征可以访问edata。 01.>>>importdgl02.>>>importtorchasth03.>>> g = dgl.graph(([0,0,1,5], [1,2,2,0]))# 6 nodes, 4 edges04.>>> g Graph(num_nodes=6, num_edges=4, ...
dgl.dataloading.ShaDowKHopSampler: The sampler fromDeep Graph Neural Networks with Shallow Subgraph Samplers. 感谢社区提供的帮助和贡献。我们要特别感谢NVIDIA的Xin Yao (@yaox12) 和 Dominique LaSalle (@nv-dlasalle),以及UIUC的 David Min (@davidmin7),没有他们就没有此次的重大进步。