比如,我们可以用copy_src内建消息函数和sum内建累和函数改写先前的GCN实现: import dgl.function as fnG = ... # 任意图结构# 将源节点的特征h拷贝为消息,并在目标节点累和生成新的特征h。G.update_all(fn.copy_src('h', 'm'), fn.sum('m', 'h')) 图注意力模型 Graph Attention Network (GAT)...
比如,我们可以用copy_src内建消息函数和sum内建累和函数改写先前的GCN实现: import dgl.function as fn G = ... # 任意图结构 # 将源节点的特征h拷贝为消息,并在目标节点累和生成新的特征h。 G.update_all(fn.copy_src('h', 'm'), fn.sum('m', 'h')) 图注意力模型 Graph Attention Network (...
首先,我们使用 DGL 的内置函数定义消息传递: import dgl.function as fnimport torchimport torch.nn as nn# 将节点表示h作为信息发出msg = fn.copy_src(src='h', out='m') 其次,我们定义消息累和函数。这里我们对收到的消息进行平均。 defreduce(nodes):"""对所有邻节点节点特征求平均并覆盖原本的节点特征。
比如,我们可以用copy_src内建消息函数和sum内建累和函数改写先前的GCN实现: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importdgl.functionasfnG=...# 任意图结构 # 将源节点的特征h拷贝为消息,并在目标节点累和生成新的特征h。G.update_all(fn.copy_src('h','m'),fn.sum('m','h')) 图注...
gcn_msg=fn.copy_src(src='h',out='m')gcn_reduce=fn.sum(msg='m',out='h') step 3,我们定义一个应用于节点的 node UDF(user defined function),即定义一个全连接层(fully-connected layer)来对中间节点表示 进行线性变换,然后在利用非线性函数进行计算:。
[:graph.number_of_dst_nodes()]# srcnode 默认包含了dstnode,因此srcdata# 中的node features 也是包含了dstnodes的msg_fn=fn.copy_src('h','m')h_self=feat_dst# 第一层的 featdst 为第一层的dstnodes的nodes features,而第一层dstnodes 实际上是# 第二层的 srcnodes,这个srcnodes包含了第二层的...
fn.copy_src(src='h_{}'.format(i), out='m'), lambda node: {'agg_h_{}'.format(i): node.mailbox['m'].mean(axis=1)}) nf.copy_from_parent() h = nf.layers[0].data['features'] for i in range(nf.num_blocks): prev_h = nf.layers[i].data['h_{}'.format(i)] ...
使用消息融合非常简单。比如,我们可以用copy_src内建消息函数和sum内建累和函数改写先前的GCN实现: import dgl.function as fn G = ... # 任意图结构 # 将源节点的特征h拷贝为消息,并在目标节点累和生成新的特征h。 G.update_all(fn.copy_src('h', 'm'), fn.sum('m', 'h')) ...
import dgl.function as fn import torch import torch.nn as nn # 将节点表示h作为信息发出 msg = fn.copy_src(src='h', out='m') 其次,我们定义消息累和函数。这里我们对收到的消息进行平均。 def reduce(nodes): """对所有邻节点节点特征求平均并覆盖原本的节点特征。""" ...
信息传递是在GraphConv.py的line 119～121实现的,其中line 119～120根据节点特征得到需要传递的信息,所调用的fn.copy_src实际定义在/dgl/python/dgl/backend/pytorch/tensor.py中(下图)。因为这部分操作是嵌入在pytorch中的,所以定义了前向和后向计算的过程,以保证梯度回传顺利。