5、可以考虑使用 DGL 提供的保存dgl.save_graphs和加载dgl.load_graphs方法,这些方法能够更好地处理图的内部状态,包括稀疏格式。 # 保存图 dgl.save_graphs("graph.bin", [graph]) # 加载图 loaded_graphs, _ = dgl.load_graphs("graph.bin") graph = loaded_graphs[0] 1. 2. 3. 4. 5. 6.
from dgl import save_graphs, load_graphs # 图数据和模型保存 save_graphs("graph.bin", [graph]) torch.save(model.state_dict(), "model.bin") the last last last , 这里面有一个很重要的细节就是: 代码里我们是基于外界输入的 随机生成的node feature 的embeding ,然后 使用GraphSage 的方法进行 ...
edges()) 五、加载图和存储图 # Save graphs dgl.save_graphs('graph.dgl', g) dgl.save_graphs('graphs.dgl', [g, sg1, sg2]) # Load graphs (g,), _ = dgl.load_graphs('graph.dgl') print(g) (g, sg1, sg2), _ = dgl.load_graphs('graphs.dgl') print(g) print(sg1) print(sg2)...
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 types.>>>graph_da...
图的名称,是在dgl.distributed.partition_graph时候给的。 节点类型 node_type 节点类型是用于处理异构图heterogeneous graphs的概念。异构图是指包含不同类型节点和边的图。每种类型的节点和边可能具有不同的属性和特征。 边类型 etype 与节点类型一样的含义。
from dgl import save_graphs, 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...
2️⃣我根据github上给出的解决方法尝试了用新安装的dgl包重新生成了pkl文件,但还是报一样的错误,遂放弃。。。 3️⃣尝试用dgl的save_graphs,load_graphs方法将dgl图写入bin文件中,这一次成功了,而且运行速度比之前快了很多!!!还是官方给的函数靠谱...
从GraphSage与DGL实现同构图 Link 预测,通俗易懂好文强推 中,我们也了解到 图上链接预测属于 无监督机器学习,这和上一篇文章介绍的异构图上节点分类回归预测任务的不同非常相似,不同仅仅是在我们需要对链接预测进行 负边的采样。注意这里是 边采样, 而上文用的是节点采样,接口是不一样的,同时这两个任务的 损失...
from dgl import save_graphs, 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...
load_feats(bool,optional) – 是否加载节点/边的特征。如果为 False,返回的节点/边缘特征字典将为空。默认值为 True。 use_graphbolt(bool,optional) – 是否加载 GraphBolt 分区。默认值False。 返回参数: DGLGraph– 图分区结构 Dict[str, Tensor]– 节点特征 ...