dgl.DGLGraph.out_edges — DGL 2.3 documentation 函数说明 dgl.DGLGraph.out_edges是 DGL(Deep Graph Library)中的一个方法,用于获取图中所有边的源节点和目标节点。这个方法可以用于返回整个图的边,也可以通过传入指定的节点来获取从这些节点出发的边。 DGLGraph.out_edges(u=ALL, etype=None, form='uv') ...
importdglimportnetworkxasnx defcheck_graph_connectivity(graph):# 将DGL图转换为 NetworkX 图 nx_graph=graph.to_networkx().to_undirected()# 使用 NetworkX 检查连通性ifnx.is_connected(nx_graph):print("The graph is connected.")else:connected_components=list(nx.connected_components(nx_graph))print(f...
DGL是一个用于图神经网络的开源库,它提供了高效的图计算和图神经网络模型的实现。DGLGraph是DGL库中的一个核心数据结构,它表示了一个有向图或无向图,并存储了图中的节点和边的特征信息。 可视化基于DGLGraph的模型的优势在于能够直观地展示模型的结构和特征,帮助开发者理解和调试模型。通过可视化,开发者可以更好地...
import networkx as nx def check_graph_connectivity(graph): #将 DGL 图转换为 NetworkX 图 nx_graph = graph.to_networkx().to_undirected() # 使用 NetworkX 检查连通性 if nx.is_connected(nx_graph): print("The graph is connected.") else: connected_components = list(nx.connected_components(nx_...
dgl.DGLGraph是对图的统一抽象,它存储了图的结构信息、节点/边的属性信息。一般有如下3个生成来源: 通过dgl.graph()生成同构图 通过dgl.heterograph()生成异构图 借助dgl.*工具包和其他数据源生成图 备注:在DGL眼中图都是有向的。对于无向图,用户需要为每条边创建两个方向的边,具体需调用dgl.to_bidirected()方...
在GPU上使用DGLGraph 为什么要学习 DGL? 目前GNN 的主流开源实现框架有亚马逊的 DGL、Meta 的 PyG、阿里的 Graph-Learn、百度的 PGL 等等。 框架太多了,该学习哪个? 1、首选 DGL 框架,因为这个框架很具有前瞻性,message-passing 的实现很先进。 2、PyG 适合刚入门,上手很方便,对于想要长期学习 GNN 的同学们,还...
g1 =dgl.DGLGraph((0,v))## 方式2: 使用稀疏矩阵进行构造adj = spp.coo_matrix((np.ones(len(u)), (u.numpy(), v.numpy()))## 传入的参数(data, (row, col))g2 =dgl.DGLGraph(adj)## 方式3: 使用networkxg_nx =nx.petersen_graph() g3=dgl.DGLGraph(g_nx)## 方式4:加边 (没有上...
>>gGraph(num_nodes={'disease':3,'drug':3,'gene':4},# 节点数是根据节点出现的最大值决定的,如gene出现的最大值是3,所以有四个节点num_edges={('drug','interacts','drug'):2,('drug','interacts','gene'):2,('drug','treats','disease'):1},metagraph=[('drug','drug','interacts'),...
nx.draw(graph.to_networkx(), ax=ax) ax.set_title('Class: {:d}'.format(label)) plt.show() 图像由于张量大小一致,很容易就可以进行批量学习。图如何进行批量学习? 图批量学习主要有以下两个挑战。 1. 图是稀疏的。 2. 不同图中的节点数和边数是不同的。
g = dgl.DGLGraph((src_idx.cpu(), dst_idx.cpu()), readonly=True) g.ndata['pos'] = pos[i][uniq] g.ndata['center'] = center[uniq]iffeatisnotNone: g.ndata['feat'] = feat[i][uniq] glist.append(g) bg = dgl.batch(glist)returnbg ...