import numpy as np from dgl import save_graphs, load_graphs 其中,dgl是 基于pytorch开发 的 图深度学习框架,numpy作为我们初始的数据输入,conv为dgl实现的卷积核算子。 下面开始正式的代码讲解。 (3.2) 图定义和节点与边特征赋值 首先,要在图上进行链接预测任务,我们需要构建我们自己的逻辑图,这里采用dgl的图...
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....
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...
import tqdmfrom 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 ...
4)fromdgl.data.utilsimportsave_graphsgraph_labels={"glabel":torch.tensor([0,1])}save_graphs("./data.bin",[g1,g2],graph_labels)# dgl.load_graphsfromdgl.data.utilsimportload_graphsglist,label_dict=load_graphs("./data.bin")# glist will be [g1, g2]glist,label_dict=load_graphs("...
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_data = {...('drug...
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 Dict[(str, str, str), Tensor]–...
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 ...
torchimport torch.nn as nnimport dglimport torch.optim as optimfrom dgl.dataloading import MultiLayerFullNeighborSampler, EdgeDataLoaderfrom dgl.dataloading.negative_sampler import Uniformimport numpy as npimport pandas as pdimport itertoolsimport osimport tqdmfrom dgl import save_graphs, load_graphs...