apply_nodes 方法 copy_u以及copy_e 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, ...
1. 构建DGLGraph (1)常用的3种构建DGLGraph的方法 一对数组(u, v):分别保存源节点和目标节点,可以是numpy或者是tensor类型。 scipy稀疏矩阵:表示图的邻接矩阵。 networkx的图对象。 由int型的pair组成的边的list。 (2)也可以逐个添加边 g = dgl.DGLGraph() g.add_nodes(10) # 表示添加节点的数量 g....
g3=dgl.DGLGraph(g_nx)## 方式4:加边 (没有上面的方法高效)g4 =dgl.DGLGraph() g4.add_nodes(10)#添加节点数量 该方法第二个参数是添加每个节点的特征。## 加入边foriinrange(1,5):#一条条边添加g4.add_edge(i,0) src= list(range(5,8));dst = [0]*3#使用list批量添加g4.add_edges(...
Graph neural networks associate features with nodes and edges for training. For our classification example, we assign each node an input feature as a one-hot vector: node vivi‘s feature vector is [0,…,1,…,0][0,…,1,…,0], where the ithith position is one. In DGL, you can add...
g.add_nodes(6) 1.1.2、创建同质图 创建图信息 importdglimporttorch edges=torch.tensor(1,3,4),torch.tensor(2,4,5)g=dgl.graph(edges)print(g)# 获取节点图的大致信息""" output: Graph(num_nodes=6, num_edges=3, ndata_schemes={}
g=dgl.DGLGraph() g.add_nodes(10)foriinrange(1,10): g.add_edge(i,0)## 为节点分配特征x = torch.randn(10, 3) g.ndata['x'] =x g.ndata['x'][0] = torch.zeros(1,3) g.ndata['x'][[0,1,2]] = torch.zeros(3,3) ...
下面我们通过一个简单的示例来演示如何使用dgl进行图表示学习。首先,我们需要创建一个简单的图,并对其进行节点特征的嵌入。 importdglimporttorch# 创建一个有向图g=dgl.DGLGraph()g.add_nodes(3)g.add_edges([0,1,1,2],[1,2,0,0])# 定义节点特征features=torch.randn(3,5)# 将节点特征嵌入到图中g....
g1=dgl.DGLGraph()g1.add_nodes(2)# Add 2 nodesg1.add_edge(0,1)# Add edge 0 -> 1g1.ndata['hv']=th.tensor([[0.],[1.]])# Initialize node featuresg1.edata['he']=th.tensor([[0.]])# Initialize edge features g2 = dgl.DGLGraph() ...
# 需要导入模块: import dgl [as 别名]# 或者: from dgl importDGLGraph[as 别名]defbuild_graph(self):graph = dgl.DGLGraph() ent_len = len(self.raw_ent_text) rel_len = len(self.raw_rel)# treat the repeated relation as different nodes, refer to the author's codegraph.add_nodes(ent_...
我们可以使用DGL的Graph类来创建图并添加节点和边。例如,下面的代码展示了如何创建一个包含5个节点和6条边的图: import dgl import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt #创建一个空图 g = dgl.DGLGraph() #添加5个节点 g.add_nodes(5) #添加6条边 src = [0, 1, 2, 3, 4, 5] dst...