(3)HGTCONV 虽然名字是叫异构图上的graph transformer,不过直接用在同构图上也没啥问题。只要构造同构图的时候显式地设定一个 node type 和 一个 edge type 就可以了。 (4)BP-transformer 看官网代码的时候说原来的tutorial已经过时了,新的就是这篇。 Graphformer from pyg中的transformerconv 来自于这篇文章。...
在此版本中, dgl.nn.RelGraphConv 和 dgl.nn.HGTConv(两个异构图训练SOTA NN 模块)得到显著提速(相比之前的实现,有时可能是数量级的提升[3])。 更重要的是,新版本使得编写高效的异构图卷积变得更加容易。 以下是使用0.8版本中最新的nn.TypedLinear模块得到的RGCN卷积的最小实现: classRGCNConv(nn.Module):de...
缺点:异构图中,可能会导致节点类型倾斜(即不同类型的节点采样的数量相差很大),所以随着技术的发展,也出现了异构图的采样方式HGT 等,后面文章会讲到,这里仅先说明 GraphSAGE。 GranphSAGE 核心代码讲解 数据:用户评分矩阵(推荐系统) 架构:双塔 SAGEConv 核心代码如下: importdgl.nnasdglnnimporttorchfromdgl.nn.pytorc...
动态图 GNN 模型大体上可以分为两类，即离散动态图（DTDG）模型（EvolveGCN、HGT等）和连续动态图（CT...
fromdgl.nn.pytorchimportGraphConvimporttorch.nn.functionalasF# build a two-layer GCN with ReLU as the activation in betweenclassGCN(nn.Module):def__init__(self,in_feats,h_feats,num_classes):super(GCN,self).__init__()self.gcn_layer1=GraphConv(in_feats,h_feats)self.gcn_layer2=GraphConv...
Fix potential TypeError in HGT example (#2830,@zhangtianle) 没有节点/边数据的图的分布式训练初始化失败 Distributed training initialization fails with graphs without node/edge data (#2366,#2838) 当一些DGL节点嵌入不涉及向前传递DGL稀疏优化器将崩溃 ...
很多图并行框架都采用详细传递的机制进行运算(比如Google的Pregel)。而图神经网络框架DGL也采用了这样的...
DGL 建议避免不必要的从点到边的内存拷贝。对于某些情况，比如 GATConv，计算必须在边上保存消息， ...
动态图 GNN 模型大体上可以分为两类，即离散动态图（DTDG）模型（EvolveGCN、HGT等）和连续动态图（...