RelGraphConv是DGL库中的一个PyTorch图神经网络层,它实现了关系图卷积(RGCN)。相比于普通图卷积(GCN)只考虑节点与邻居之间的连接,RGCN还考虑了边的类型。因此,RGCN可以更好地处理多关系的图数据,即数据中有不同类型的边。 在RelGraphConv中,每种边类型都会有一组对应的参数,通过这些参数,RGCN可以在每种边类型上...
但是,在 :class:~dgl.nn.pytorch.conv.SAGEConv模块中,被聚合的特征将会与节点的初始特征拼接起来,forward()函数的输出不会全为0。在这种情况下,无需进行此类检验。 DGL NN模块可在不同类型的图输入中重复使用,包括:同构图、异构图(:ref:guide_cn-graph-heterogeneous)和子图块(:ref:guide_cn-minibatch)。
但是,在 :class:~dgl.nn.pytorch.conv.SAGEConv模块中,被聚合的特征将会与节点的初始特征拼接起来, forward()函数的输出不会全为0。在这种情况下,无需进行此类检验。 DGL NN模块可在不同类型的图输入中重复使用,包括:同构图、异构图(:ref:guide_cn-graph-heterogeneous)和子图块(:ref:guide_cn-minibatch)。
在SAGEConv中,子模块根据聚合类型而有所不同。这些模块是纯PyTorch NN模块,例如nn.Linear、nn.LSTM等。 构造函数的最后调用了reset_parameters()进行权重初始化。    1defreset_parameters(self):2"""重新初始化可学习的参数"""3gain = nn.init.calcul...
这可能会导致模型性能不佳。但是,在 :class:~dgl.nn.pytorch.conv.SAGEConv模块中,被聚合的特征将会与节点的初始特征拼接起来, forward()函数的输出不会全为0。在这种情况下,无需进行此类检验。 DGL NN模块可在不同类型的图输入中重复使用,包括:同构图、异构图(:ref:guide_cn-graph-heterogeneous)和子图块(:...
^实验比较了新版 nn.RelGraphConv 和旧版 DGL 以及 PyG中的实现. 其中 Baseline#1 使用了旧版 nn.RelGraphConv 并设置了 low_mem=False; Baseline#2 使用了旧版 nn.RelGraphConv 并设置了 low_mem=True; Baseline#3 使用了 nn.HeteroGarphConv。对于PyG, Baseline#1 使用了 nn.RGCNConv 而 Baseline#2 ...
fromdgl.dataimportMiniGCDatasetimportdglimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromdgl.nn.pytorchimportGraphConvimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as FclassClassifier(nn.Module):def__init__(self, in_dim, hidden_dim, n_classes): ...
from dgl.nn.pytorch import GraphConv def ddp_setup(rank, world_size): """ DDP初始化设置。 参数: rank (int): 当前进程的唯一标识符。 world_size (int): 总进程数。 """ os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost" # 设置主节点地址
4importtorch.nn.functionalasF 首先,上述四行代码,先加载需要使用的dgl库和pytorch库; 1importdgl.data 2dataset = dgl.data.CoraGraphDataset() 3print('Number of categories:', dataset.num_classes) 4g = dataset[0] 上面第二行代码,加载dgl库提供的Cora数据对象,第四行代码,dgl库中Dataset数据集可能是包含...
此外,在构建数据集时,我们给每个图里所有的节点都加上了和自己的边(自环)。这保证节点在收集邻居节点表示进行更新时也能考虑到自己原有的表示。以下是定义图卷积模型的代码。这里我们使用PyTorch作为 DGL 的后端引擎(DGL 也支持MXNet作为后端)。 首先,我们使用 DGL 的内置函数定义消息传递: ...