func = _gen_copy_reduce_func(binary_op, reduce_op) else: func = _gen_spmm_func(binary_op, reduce_op) setattr(sys.modules[__name__], func.__name__, func) __all__.append(func.__name__) 而GCN对应的是 graph.update_all(fn.copy_u("h","m"), fn.sum(msg="m", out="h"))...
例如,一个简单的平均消息传递过程可以这样实现: defmessage_func(edges):return{'msg':edges.src['feat']}defreduce_func(nodes):return{'h':torch.mean(nodes.mailbox['msg'],1)}g.update_all(message_func,reduce_func) 这里,message_func指定了消息应该包含发送节点的特征向量,而reduce_func则负责计算所有...
g.ndata['h'] = feature# 使用 update_all接口和自定义的消息传递及累和函数更新节点表示。 g.update_all(msg, reduce) g.apply_nodes(func=self.apply_mod)return g.ndata.pop('h') 读出和分类 读出(Readout)操作的输入是图中所有节点的表示,输出则是整张图的表示。在 Google 的 Neural Message Passi...
# 使用 update_all接口和自定义的消息传递及累和函数更新节点表示。 g.update_all(msg, reduce) g.apply_nodes(func=self.apply_mod) return g.ndata.pop('h') 读出和分类 读出(Readout)操作的输入是图中所有节点的表示,输出则是整张图的表示。在 Google 的 Neural Message Passing for Quantum Chemistry(...
根据dst_nodes找到入边,从msgdata中抽取边特征再组装成mailbox分别挂载到各自节点上,再定义NodeBatch对象。聚合函数func作用于NodeBatch,将结果最终包装成Frame对象,该对象中一般只有一个新生成的特征。(整体流程是节点先按入度分组,按组处理,再把各组结果合并) 算子融合 DGL中内置的消息函数与聚合函数如下所示: 图...
g.update_all(gcn_msg, gcn_reduce) g.apply_nodes(func=self.apply_mod) return g.ndata.pop('h') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. step 5,最后,我们定义了一个包含两个 GCN 层的图神经网络分类器。我们通过向该分类器输入特征大小为 1433 的训练样本,以获得该样本所属的类别编号,类别总...
g.update_all(message_func=fn.copy_src(src='pagerank', out='m'), reduce_func=fn.sum(msg='m',out='m_sum')) g.ndata['pagerank'] = (1 - DAMP) / N + DAMP * g.ndata['m_sum'] for i in range(5): pagerank_builtin(g) print(g.ndata["pagerank"])版权...
g.ndata['pv'] = g.ndata['pv'] / g.ndata['deg'] g.update_all(message_func=fn.copy_src(src='pv', out='m'), reduce_func=fn.sum(msg='m',out='m_sum')) g.ndata['pv'] = (1 - DAMP) / N + DAMP * g.ndata['m_sum']...
g.ndata['pv'] = g.ndata['pv'] / g.ndata['deg'] g.update_all(message_func=fn.copy_src(src='pv', out='m'), reduce_func=fn.sum(msg='m',out='m_sum')) g.ndata['pv'] = (1 - DAMP) / N + DAMP * g.ndata['m_sum'] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
(in_feats,out_feats)defapply(self,nodes):return{'v':F.relu(self.linear(nodes.data['v']))}defforward(self,g,feature):g.ndata['v']=self.V(feature)g.ndata['q']=self.Q(feature)g.ndata['k']=self.K(feature)g.update_all(msg_func,reduce_func)g.apply_nodes(func=self.apply)...