dgl.heterograph是Deep Graph Library (DGL)中的一个函数,用于创建异构图(heterogeneous graph)。异构图是一种特殊类型的图,其中节点可以有不同的类型,并且不同类型的节点之间可以有不同的边类型。 以下是使用dgl.heterograph创建异构图的基本步骤: 1.导入必要的库和模块: python复制代码 importdgl 2.定义节点类型和...
# Define a Heterograph Conv model class RGCN(nn.Module): def __init__(self, in_feats, hid_feats, out_feats, rel_names): super().__init__() # 实例化HeteroGraphConv,in_feats是输入特征的维度,out_feats是输出特征的维度,aggregate是聚合函数的类型 self.conv1 = dglnn.HeteroGraphConv({ rel...
使用dgl.heterograph()构建异质图,其参数是一个字典,key是一个三元组(srctype , edgetype, dsttype), 这个三元组被称为规范边类型(canonical edge types)。value 是一堆源数组和目标数组。节点是从零开始的整数ID, 不同类型的节点ID具有单独的计数。 importnumpy as npimportdglimportscipy.sparse as spimportne...
创建HeterographIndex 到现在为止我们有metagraph存储了整张图的元信息,有rel_graphs每一个元素存储了每一类relation的结构信息,还有每一类node的数量 最后我们将rel_graph,metagraph和num_nodes_per_type的信息创建一个HeterographIndex # create graph index# 根据metagraph rel_graphs num_nodes_per_type创建一个Heter...
使用dgl.heterograph()构建异质图,其参数是一个字典,key是一个三元组(srctype , edgetype, dsttype), 这个三元组被称为规范边类型(canonical edge types)。value 是一堆源数组和目标数组。节点是从零开始的整数ID, 不同类型的节点ID具有单独的计数。
在Deep Graph Library(dgl)使用中可能会出现以下错误问题: 1 2 dgl._ffi.base.DGLError: [17:28:06]/opt/dgl/include/dgl/packed_func_ext.h:117: Check failed: ObjectTypeChecker<TObjectRef>::Check(sptr.get()): Expectedtypegraph.Graph but get graph.HeteroGraph ...
在dgl.nn 下的所有 GNN modules 现在都支持 Homogeneous Graph 和 Bipartite Graph。 DGLHeteroGraph 有了更快的 pickling/unpickling 实现。 实现了新的加载和存储 DGLHeteroGraph 的 API。 BatchedDGLGraph 和 DGLSubGraph 类合并进去 DGLGraph 类。 构建DGLGraph 时不再需要 is_multigraph 参数。
首先,进入到了heterograph.py中的DGLHeteroGraph类中: 单步调试,发现在这里进入了函数: 步入函数,来到了core.py。在这里,我们见到了很熟悉的字眼: 到这里可以得出结论,实际上graph.update_all还是执行了spmm的,并且可以选择时执行spmm还是gsddmm。 再步入invoke_gspmm函数,就是spmm的实现, ...
首先,进入到了heterograph.py中的DGLHeteroGraph类中: 单步调试,发现在这里进入了函数: 步入函数,来到了core.py。在这里,我们见到了很熟悉的字眼: 到这里可以得出结论,实际上graph.update_all还是执行了spmm的,并且可以选择时执行spmm还是gsddmm。 再步入invoke_gspmm函数,就是spmm的实现, ...
Train the Relational GCN model on heterogeneous graphs by sampling for both node classification and link prediction. Train the PinSAGE model by random walk sampling for item recommendation. DGLHeteroGraph 有了更快的 pickling/unpickling 实现。