g.out_degrees([0,1])#查看节点0和节点1的出度。g.ndata.update({'id': torch.arange(5),'in_degree':torch.tensor([0,1,1,1,1]) })#添加节点附件信息。#上面相当于下面两句。所以上面这句有点鸡肋。g.ndata["in_degree"]=torch.tensor([0,1,1,1,1]) g.ndata['id']=torch.arange(5)...
在DGL中,我们可以通过检查每个节点的度(即邻居节点的数量)来确定哪些节点是孤立的。 2. 使用DGL库遍历图的所有节点 DGL提供了遍历图节点的功能,我们可以使用这些功能来访问图中的每个节点。 3. 检查每个节点的邻居数量,若邻居数为0,则标记为孤立点 我们可以使用DGL的in_degrees或out_degrees函数来计算每个节点的入...
A newdgl.reorderAPI to permute a graph according to RCMK, METIS or custom strategy (#3063) dgl.nn.GraphConv现在有一个左标准化,它将传出的消息除以out-degrees,相当于随机游走标准化 dgl.nn.GraphConvnow has a left normalization which divides the outgoing messages by out-degrees, equivalent to ra...
## pv 算法初始值g.ndata['pv'] = torch.ones(N) /N g.ndata['deg'] = g.out_degrees(g.nodes()).float() 定义消息函数,该函数将每个节点的PageRank值除以其出度,然后将结果作为消息传递给其邻居。 在DGL中,消息函数是针对边的,表示为Edge UDF。 Edge UDF接受单个参数edges。 它具有三个成员src,...
out_degrees().float() norm = torch.pow(degs, -0.5) # 1 / d ^ (1/2) norm[torch.isinf(norm)] = 0 # 某个节点可能没有出边,这一步很重要(一般至少都存在自环) g.ndata['out_degree_norm'] = norm.unsqueeze(1) # (node_num, 1) 边权即为上面说到的权重,由每个点的出度计算得到: ...
g.ndata['deg'] = g.out_degrees(g.nodes()).float() 1. 2. 3. 定义消息函数,该函数将每个节点的PageRank值除以其出度,然后将结果作为消息传递给其邻居。 在DGL中,消息函数是针对边的,表示为Edge UDF。 Edge UDF接受单个参数edges。 它具有三个成员src,dst和data,用于访问源节点特征,目标节点特征和边...
(self, g):# Use node degree as the initial node feature. For undirected graphs, the in-degree# is the same as the out_degree.h = g.in_degrees().view(-1, 1).float()# Perform graph convolution and activation function.h = F.relu(self.conv1(g, h))h = F.relu(self.conv2(g, ...
super(GCNLayer, self).__init__() self.linear = nn.Linear(1, 2) def forward(self, g, feat): with g.local_scope(): # H' = D~(-1/2) A D~(-1/2) H W feat = self.linear(feat) deg = g.out_degrees().unsqueeze(1) ...
g.ndata['deg'] = g.out_degrees(g.nodes()).float() Define the message function, which divides every node’s PageRank value by itsout-degreeand passes the result asmessage to its neighbors. defpagerank_message_func(edges):return{'pv':edges.src['pv']/edges.src['deg']} ...
msg = fn.copy_src(src='h', out='m') 其次,我们定义消息累和函数。这里我们对收到的消息进行平均。 def reduce(nodes): """对所有邻节点节点特征求平均并覆盖原本的节点特征。""" accum = torch.mean(nodes.mailbox['m'], 1) return {'h': accum} ...