ndata = invoke_gspmm(g, mfunc, rfunc) 可以看到其核心为invoke_gspmm函数。 invoke_gspmm函数 invoke_gspmm函数(python/dgl/core.py)的核心代码如下: x = alldata[mfunc.lhs][mfunc.lhs_field] y = alldata[mfunc.rhs][mfunc.rhs_field] op = getattr(ops, "{}_{}".format(mfunc.name, rfu...
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...
definvoke_gspmm(graph,mfunc,rfunc,*,srcdata=None,dstdata=None,edata=None): mfunc和rfunc长这样,其中mfunc的out_field要和rfunc的msg_field要一样 image-20230802223143078 alldata=[srcdata,dstdata,edata]ifisinstance(mfunc,fn.BinaryMessageFunction):x=alldata[mfunc.lhs][mfunc.lhs_field]y=alldata...
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...
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...
nn.functional as F from dgl import DGLGraph msg_func = fn.copy_src(src='h', out='m') reduce_func = fn.sum(msg='m', out='h') class GCNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats): super(GCNLayer, self).__init__() self.linear = nn.Linear(in_feats, out...
(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)...
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.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(Gilmer et al. 2017) 论文中总结过许多不同种类的读出函数。在这个...
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....