# 导入数据dataset=CiteseerGraphDataset(raw_dir='')graph=dataset[0]# __getitem__ 返回结果# 获取划分的掩码train_mask=graph.ndata['train_mask']val_mask=graph.ndata['val_mask']test_mask=graph.ndata['test_mask']# 获取节点特征feats=graph.ndata['feat']# 获取标签labels=graph.ndata['label'...
3、再看被调用的函数:dgl.utils.data.graphdata2tensors 因此,得出结论:对于自己使用dgl.graph接口创建的图,如果不指定格式就默认用coo,指定的话支持coo、csr、csc。 4、再看一下数据集接口方式的,比如yelp:dgl.data.yelp.YelpDataset yelp中以读取了coo格式的npz文件: 看一下scipy.sparse._matrix_io.load_npz...
from dgl import AddSelfLoop from dgl.data import CoraGraphDataset torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') in_size = features.shape[1] out_size = 2 class GCN(nn.Module): def __i...
本节使用DGL内置的数据集 :class:dgl.data.CiteseerGraphDataset来展示模型的训练。 节点特征和标签存储在其图上,训练、验证和测试的分割也以布尔掩码的形式存储在图上。 node_features = graph.ndata['feat'] node_labels = graph.ndata['label'] train_mask = graph.ndata['train_mask'] valid_mask = gr...
首先加载数据集,使用的是《How Powerful Are Graph Neural Networks》这篇文章提供的图分类数据集。 import dgl.data # Generate a synthetic dataset with 10000 graphs, ranging from 10 to 500 nodes. dataset = dgl.data.GINDataset('PROTEINS', self_loop=True) ...
2dataset = dgl.data.CoraGraphDataset() 3print('Number of categories:', dataset.num_classes) 4g = dataset[0] 上面第二行代码,加载dgl库提供的Cora数据对象,第四行代码,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...
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...
print architecture for real-time fraud detection(leveraging graph database Amazon Neptune) using Amazon SageMaker and Deep Graph Library (DGL) to construct a heterogeneous graph from tabular data and train a Graph Neural Network(GNN) model to detect fraudulent transactions in the IEEE-CIS dataset....
提供了一个新的内置数据集QM9Dataset。提供了一个新的子模块dgl.nn.functional，用于NN相关的函数。增加了对于半精度训练的支持，并和PyTorch的自动混合精度包相互兼容。用户可以查看用户手册了解使用方法。(测试版本功能) 增加了DistGraph类对于异构图数据的支持，同时也增加了dgl.sample_neighbors对DistGraph进行异构采样...
dataset = dgl.data.CoraGraphDataset() g = dataset[0] 正负数据划分:随机抽取数据集中10%的边作为测试集中的正样例,剩下的90%数据集中的边作为训练集,然后随机为训练集和测试集,负采样生成相同数量的负样例,使得训练集和测试集中的正负样本比例为1:1,将数据集中边的集合划分到训练集和测试集中,训练集90%...