fromdgl.dataimportDGLDatasetclassQM7bDataset(DGLDataset):_url='http://deepchem.io.s3-website-us-west-1.amazonaws.com/'\'datasets/qm7b.mat'_sha1_str='4102c744bb9d6fd7b40ac67a300e49cd87e28392'def__init__(self,raw_dir=None,force_reload=False,verbose=False):super(QM7bDataset,self).__...
25]:frontier=dgl.distributed.sample_neighbors(g,seeds,fanout,replace=True)block=dgl.to_block(frontier,seeds)seeds=block.srcdata[dgl.NID]blocks.insert(0,block)returnblocksdataloader=dgl.distributed.DistDataLoader(dataset=train_nid,batch_size=batch_size,collate_fn=sample_blocks,shuffle=True)forbatch...
importdgl dataset=dgl.data.CoraGraphDataset()graph=dataset[0]graph.adjacency_matrix() 原因分析 DGL与PyTorch的版本不匹配。 解决方法 卸载并重装DGL或PyTorch: Deep Graph Library 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip uninstall dgl dglgo-y pip install dgl-f https://data.dgl.ai/whe...
import dgl.datadataset = dgl.data.CoraGraphDataset()g = dataset[0]def train(g, model):optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)all_logits = []best_val_acc = 0best_test_acc = 0features = g.ndata['feat']labels = g.ndata['label']train_mask = g.ndata['train_ma...
在 DGL 里我们实现了一个迷你图分类数据集(MiniGCDataset)。它由以下 8 类图结构数据组成。每一类图包含同样数量的随机样本。任务目标是训练图神经网络模型对这些样本进行分类。 以下是使用 MiniGCDataset 的示例代码。我们先创建了一个拥有 80 个样本的数据集。数据集中每张图随机有 10 到 20 个节点。DGL 中...
这里我们设计了一个简单的图分类任务。在 DGL 里我们实现了一个迷你图分类数据集(MiniGCDataset)。它由以下 8 类图结构数据组成。每一类图包含同样数量的随机样本。任务目标是训练图神经网络模型对这些样本进行分类。 以下是使用 MiniGCDataset 的示例代码。我们先创建了一个拥有 80 个样本的数据集。数据集中每张图...
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...
import dgl.datadataset = dgl.data.CoraGraphDataset()print('Number of categories:', dataset.num_classes) 输出: my_env/lib/python3.8/site-packages/scipy/__init__.py:146: UserWarning: A NumPy version >=1.16.5 and <1.23.0 is required for this version of SciPy (detected version 1.23.1warni...
本节中我们将使用DGL批处理多个大小和形状可变的图形。 使用包含如下8种类型图的数据集。 from dgl.data import MiniGCDataset import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx dataset = MiniGC
dglke_train--model TransE_l2--dataset Freebase--batch_size1000\--neg_sample_size200--hidden_dim400--gamma10--lr0.1--regularization_coef1e-9\-adv--gpu01234567--max_step320000--log_interval10000--async_update \--rel_part--force_sync_interval10000 ...