{"graph_name":"test","part_method":"metis","num_parts":2,"halo_hops":1,"node_map":{"_U":[[0,1261310],[1261310,2449029]]},"edge_map":{"_V":[[0,62539528],[62539528,123718280]]},"etypes":{"_V":0},"ntypes":{"_U":0},"num_nodes":1000000,"num_edges":52000000,"part-...
edge_map:是边的分配映射,它告诉我们边被分配到的分区 ID。 num_nodes:是全局图中的节点数。 num_edges:是全局图中的边数。 part-*:存储一个分区的数据。 如果reshuffle=False,分区的节点 ID 和边 ID 将不属于连续的 ID 范围。在这种情况下,DGL 会将节点/边映射(从节点/边 ID 到分区 ID)存储在单独的...
Graph(num_nodes=6, num_edges=4, ndata_schemes={} edata_schemes={}) g.ndata['x'] = th.ones(g.num_nodes(), 3) # 长度为3的节点特征 g.edata['x'] = th.ones(g.num_edges(), dtype=th.int32) # 标量整型特征 g Graph(num_nodes=6, num_edges=4, ndata_schemes={'x': Scheme...
=dty# 将该类型的边处理成tensor的格式,存储在node_tensor_dict中# sparse_fmt 表示稀疏矩阵形式 coo csr# arrays 表示稀疏矩阵数据(sparse_fmt,arrays),urange,vrange=utils.graphdata2tensors(data,idtype,bipartite=is_bipartite)node_tensor_dict[(sty,ety,dty)]=(sparse_fmt,arrays)ifneed_infer:num_node...
['<feature_name>'][<index>]的方式为节点赋值# 但是需要注意,在为单个节点特征赋值之前,首先确保特征是存在的g.ndata['x']=torch.zeros(g.num_nodes(),6)# 初始化特征,将节点特征x赋值为6-d# 如果这里没有初始化特征,直接使用下面的赋值,会导致keyErrforiinrange(g.num_nodes()):g.ndata['x'][...
print(g.nodes()) # 获取边的对应端点 print(g.edges()) # 获取边的对应端点和边ID print(g.edges(form='all')) # 如果具有最大ID的节点没有边,在创建图的时候,用户需要明确地指明节点的数量。 g = dgl.graph((u, v), num_nodes=8)
def load_one_graph(fn, data): # Create the graph using the edges and number of nodes edges = tuple(data['graph']['edges']) num_nodes = data['graph']['num_nodes'] dgl_graph = dgl.graph(edges, num_nodes=num_nodes) # Convert node attributes to PyTorch tensors and add them to ...
#创建一个dglg = dgl.DGLGraph()#该dgl图一共有6个点g.add_nodes(6)#添加边[0,1],[0,2]是有向边。这里一共添加了5条边g.add_edges([0, 0, 0, 0, 0], [1, 2, 3, 4, 5])print(g.num_nodes())#查看点的个数print(g.num_edges())#查看边的个数print(g.edges())#查看边print(...
g.ndata['x'] = th.ones(g.num_nodes(), 3)#长度为3的节点特征g.edata['x'] = th.ones(g.num_edges(), dtype=th.int32)#标量整型特征 g.ndata['x'][1]#获取节点1的特征g.edata['x'][th.tensor([0, 3])]#获取边0和3的特征 ...
num_workers=0, # num_workers必须设定成0 batch_size=1000, drop_last=False, shuffle=True)# 模型训练的循环for input_nodes, output_nodes, sample_graphs in dataloader:# 生成的sample_graphs已经在GPU里了 train_on(input_nodes, output_nodes, sample_graphs)对应此功能，以下文档也相应...