G = dgl.graph((us, vs)) 一系列点和边,us->vs G.add_nodes(n) 添加n个点 G.add_edge(u, v)添加边u->v G.add_edges(u[s], v[s])添加边u[s]->v[s] 节点和边都可以具有特征数据,存储为键值对,键是可选的,值必须是张量 G.ndata['x'] = th.zeros((3, 5)) 对所有节点都设置特征...
DGL(0.8.x) 技术点分析 DGL为Amazon发布的图神经网络开源库(github)。支持tensorflow, pytorch, mxnet。如何初始化一个图：节点ID从0开始标号G = dgl.graph((us, vs)) 一系列点和边，us->vsG.add_nodes(n) 添加n个点G.add_edge(u, v)添加边u->vG.add_edges(u[s], v[s])添加边u[s]->v[s...
@ 欢迎关注微信公众号:算法全栈之路 class DotProductPredictor(nn.Module): def forward(self, graph, h): # h是GNN模型中计算出的节点表示 with graph.local_scope(): graph.ndata['h'] = h graph.apply_edges(fn.u_dot_v('h', 'h', 'score')) return graph.edata['score'] class SAGE(nn....
G = dgl.graph((us, vs)) 一系列点和边,us->vs G.add_nodes(n) 添加n个点 G.add_edge(u, v)添加边u->v G.add_edges(u[s], v[s])添加边u[s]->v[s] 节点和边都可以具有特征数据,存储为键值对,键是可选的,值必须是张量 G.ndata['x'] = th.zeros((3, 5)) 对所有节点都设置特征...
dgl库之高级用法dgl.DGLGraph.update_all dgl.function.copy_u dgl.function.sum update_all 回到顶部 dgl创建一个图 #创建一个dglg = dgl.DGLGraph()#该dgl图一共有6个点g.add_nodes(6)#添加边[0,1],[0,2]是有向边。这里一共添加了5条边g.add_edges([0, 0, 0, 0, 0], [1, 2, 3, 4...
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。
G = dgl.graph((us, vs)) 一系列点和边,us->vs G.add_nodes(n) 添加n个点 G.add_edge(u, v)添加边u->v G.add_edges(u[s], v[s])添加边u[s]->v[s] 节点和边都可以具有特征数据,存储为键值对,键是可选的,值必须是张量 G.ndata['x'] = th.zeros((3, 5)) 对所有节点都设置特征...
# add self loop g.remove_edges_from(g.selfloop_edges())g=DGLGraph(g)g.add_edges(g.nodes(),g.nodes())returng,features,labels,mask step 7,训练 GCN 神经网络。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtimeimportnumpyasnp ...
g=dgl.DGLGraph() g.add_nodes(6) #添加边的关系 g.add_edges([1,1,1,2,2,4,0,5,5],[2,3,4,3,5,3,1,3,4])#1,2 1,3 1,4 2,3 2,5 4,3 ,0,1 5,3 5,4 nx.draw(g.to_networkx(),node_size=220,node_color=[[.88, .5, .156,]],with_labels=True) plt.show() #...
g=dgl.DGLGraph(g) src = list(range(1,51));dst = [0]*50 # 使用list批量添加 g.add_edges(src, dst) print(g.number_of_edges())print(g.number_of_nodes()) nx.draw(g.to_networkx(), node_size=50, node_color=[[.5, .5, .5,]]) ...