DGL 提供了一个 dgl.distributed.load_partition() 函数来加载一个分区进行检查。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import dgl # load partition 0 part_data = dgl.distributed.load_partition('data_root_dir/graph_name.json', 0) g, nfeat, efeat, partition_book, graph_name, nty...
下面中使用 dgl.data.CitationGraphDataset 的子类 dgl.data.CiteseerGraphDataset 来演示如何使用用于节点分类的数据集: # 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...
g.ndata['part_id'] 包含了HALO节点。数组大小是当前子图的节点数,其中的值代表节点所对应的全局分区ID。 g.ndata['inner_node'] 包含了HALO节点。数组大小是当前子图的节点数,其中的0或1代表该节点是当前分区的节点还是HALO节点。可以使用torch.nonzero(g.ndata['inner_node'])来获取值为1所对应的索引。
(1) Data Loader：从数据源通过 bulk load 的方式加载批量更新或通过 event poller 的方式加载流式更新...
g.ndata['orig_id'] dgl.distributed.load_partition — DGL 2.3 documentation 函数简介 函数作用: 从数据路径加载分区数据。 分区数据包括一个分区的图结构、一个node tensors字典、一个edge tensors字典和一些metadata。 分区可能包含 HALO 节点,即从其他分区复制的节点。但是,node tensors字典只包含属于本地分区...
dataset, model, optimizer = load_train_objs() # 加载训练对象 train_data = prepare_dataloader(dataset, batch_size) # 准备DataLoader trainer = Trainer(model, train_data, optimizer, rank, save_every) # 初始化训练器 trainer.train(total_epochs) # 开始训练 ...
from dgl.data.utils import makedirs, save_info, load_infofrom sklearn.metrics import roc_auc_scoreimport gcgc.collect() 推荐一个工具,tqdm 很好用 哦,结合 dataloading接口, 可以看到模型训练以及数据处理执行的进度,赶紧用起来吧～ 这里的 sklearn 工具 的导入,仅仅是为了调用他来进行分类模型的离线指标...
load_graphsimport dgl.function as fnimport torchimport dglimport torch.nn.functional as Ffrom dgl.nn.pytorch import GraphConv, SAGEConv, HeteroGraphConvfrom dgl.utils import expand_as_pairimport tqdmfrom collections import defaultdictimport torch as thimport dgl.nn as dglnnfrom dgl.data.utils imp...
ndata_schemes={} edata_schemes={}) 也可以使用save_graphs和load_graphs api来保存和加载DGL二进制图文件。 1.5 异构图 在DGL中每条关系使用三元组来表示(source node type, edge type, destination node type) >>>importdgl>>>importtorchasth>>># Create a heterograph with 3 node types and 3 edges...
data_url='https://data.dgl.ai/dataset/ACM.mat'data_file_path='/tmp/ACM.mat'urllib.request.urlretrieve(data_url, data_file_path) data=scipy.io.loadmat(data_file_path)print(list(data.keys())) ['__header__','__version__','__globals__','TvsP','PvsA','PvsV','AvsF','VvsC',...