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...
g,nodes_feats,efeats,gpb,graph_name,node_type,etype=dgl.distributed.load_partition(part_config,rank) 入参参数: part_config(str) – 分区配置文件的路径。 part_id(int) – 分区ID. 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 Tr...
importtorchfromsklearn.metricsimportf1_scorefromutilsimportload_data, EarlyStoppingdefscore(logits, labels):#micro_f1 和 macro_f1_, indices = torch.max(logits, dim=1) prediction=indices.long().cpu().numpy() labels=labels.cpu().numpy() accuracy= (prediction == labels).sum() /len(prediction...
# 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'...
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...
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...
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...
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...
8 #from dgl.data import register_data_args, load_data ~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\dgl_init_.py in 4 import socket 5 ---> 6 from . import function 7 from . import nn 8 from . import contrib ~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\dgl\function...
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',...