conv = SAGEConv(dim,dim_out,'pool') 返回一个conv layer实例, res = conv(g, feat) 在图g上对feat进行SAGEConv操作,输入的维度是dim,输出的维度是dim_out,同构图输出和输入的节点数相同,即res的维度是ndim_out 如果是二部图: conv = SAGEConv((dim_v,dim_u),dim_out,'pool') res = conv(g, ...
, bias=True, norm=None, activation=None): super(SAGEConv, self).__init__() # 调用expand_as_pair,如果in_feats是tuple直接返回; # 如果in_feats是int,则返回两相同此int值,分别代表源、目标节点特征维度。(同构图情形) self._in_src_feats, self._in_dst_feats = expand_as_pair(in_feats) ...
SAGEConv,全称为GraphSAGE Convolution,是一种在图神经网络(GNN)中使用的卷积操作。它源自于一种名为GraphSAGE(Graph Sample and Aggregat… 阅读全文 赞同 2 添加评论 分享 收藏 DGL的常用操作 xaropc 构建同构图user=torch.tensor([0,0,1,2])item=torch.tensor([3,4,4,3])rate=to...
初始化参数。 1importtorch.nn as nn23fromdgl.utilsimportexpand_as_pair45classSAGEConv(nn.Module):6def__init__(self,7in_feats,8out_feats,9aggregator_type,10bias=True,11norm=None,12activation=None):13super(SAGEConv, self).__init__()1415self._in_src_feats, self._in_dst_feats =expand_...
比如在 :class:~dgl.nn.pytorch.conv.GraphConv等conv模块中,DGL会检查输入图中是否有入度为0的节点。 当1个节点入度为0时,mailbox将为空,并且聚合函数的输出值全为0, 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...
二、SAGEConv中的消息传递 基于上述对消息传递机制的解读,直接来看SAGEConv的forward方法如下: """Torch Module for GraphSAGE layer"""# pylint: disable= no-member, arguments-differ, invalid-nameimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfrom...importfunctionasfnfrom...utilsimportexpand_as_...
SAGEConv只是一个图卷积模块,具体的GNN应用请看如下三种典型任务的模型构建过程。 1.1 节点分类 我们可以把多个SAGEConv圈卷积模块进行堆叠,构建一个多层的图神经网络(层数越多代表可访问更多的邻居信息)来生成节点的向量表示。 # 构建一个2层的GNN模型
self.conv2 = dglnn.SAGEConv( in_feats=hid_feats, out_feats=out_feats, feat_drop=0.2, aggregator_type='mean') self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, graph, inputs): # inputs 是节点的特征 [N, in_feas] h = self.conv1(graph, inputs) ...
那么这里还有一个问题,这样的采样方式,不会对gnn的训练产生影响吗,可以看下sage的代码做个例子,下面是删掉了注释和一些代码的比较清晰的sage的官方实现。 这里假设我们在做第一层sageconv的forward deffirst_forward(self,graph,feat,edge_weight=None):withgraph.local_scope():feat_src=feat_dst=self.feat_drop...
DGL，全图训练模式，是框架中立的，可集成多个后端深度学习框架。构建模型的首要步骤是创建图神经网络（GNN）模型。这一过程涉及两个核心步骤，通过堆叠多个图卷积模块，如SAGEConv，形成多层GNN，用于生成节点向量表示。在链接预测任务中，需要对边进行负采样构建负采样图，以实现模型训练。完成节点分类时，可将...