from dgl import save_graphs, load_graphs # 图数据和模型保存 save_graphs("graph.bin", [graph]) torch.save(model.state_dict(), "model.bin") the last last last , 这里面有一个很重要的细节就是: 代码里我们是基于外界输入的 随机生成的node feature 的embeding ,然后 使用GraphSage 的方法进行 ...
save_graphs("graph.bin", [hetero_graph])torch.save(model.state_dict(), "model.bin")# 每个结点的embeding,自己初始化,因为参与了训练,这个就是最后每个结点输出的embedingprint("node_embed:", all_node_embed['user'][0])# 模型预估的结果,最后应该使用 inference,这里得到的是logit# 注意,这里传入 ...
1、dataset准备与预处理,将其划分为train、val、test 2、设计model 3、设计optimizer和loss func 4、train与tuning 5、evaluate评估 再回顾DGL的常用方法: dgl.data# 导入数据集dgl.graph# 创建一个Graph对象gdgl.save_graphs("name",g)# 以名称name保存Graph对象g.edgesg.nodes# g 的节点(边)的结构信息g.ed...
from dgl import save_graphs, load_graphsimport dgl.function as fnimport torchimport dglimport torch.nn.functional as Ffrom dgl.nn.pytorch import GraphConv, SAGEConv, HeteroGraphConvfrom dgl.utils import expand_as_pairimport tqdmfrom collections import defaultdictimport torch as thimport dgl.nn as...
在 GraphSage与DGL实现同构图 Link 预测，通俗易懂好文强推 中，我们详细介绍了 同构图上的链接预测 ，把类推到异构图上即可。在异构图上进行链接预测，我们使用考虑边两侧的节点的Embeding信息，依据其 相似性与相关性等因素 ，来对 边的存在与否 进行判断。这里 需要注意 的是：虽然是用的 边两侧的2个节点 的...
也可以使用save_graphs和load_graphs api来保存和加载DGL二进制图文件。 1.5 异构图 在DGL中每条关系使用三元组来表示(source node type, edge type, destination node type) >>>importdgl>>>importtorchasth>>># Create a heterograph with 3 node types and 3 edges types.>>>graph_data = {...('drug...
2️⃣我根据github上给出的解决方法尝试了用新安装的dgl包重新生成了pkl文件,但还是报一样的错误,遂放弃。。。 3️⃣尝试用dgl的save_graphs,load_graphs方法将dgl图写入bin文件中,这一次成功了,而且运行速度比之前快了很多!!!还是官方给的函数靠谱...
SubgraphX for heterogeneous graphs (#5530,@ndbaker1,@kunmukh) Deprecation (#5100,@rudongyu) laplacian_pe is deprecated and replaced by lap_pe LaplacianPE is deprecated and replaced by LapPE LaplacianPosEnc is deprecated and replaced by LapPosEncoder ...
从GraphSage与DGL实现同构图 Link 预测,通俗易懂好文强推 中,我们也了解到 图上链接预测属于 无监督机器学习,这和上一篇文章介绍的异构图上节点分类回归预测任务的不同非常相似,不同仅仅是在我们需要对链接预测进行 负边的采样。注意这里是 边采样, 而上文用的是节点采样,接口是不一样的,同时这两个任务的 损失...
self.reactant_mol_graphs = pool.map( partial(mol_to_graph, node_featurizer=node_featurizer, edge_featurizer=edge_featurizer, canonical_atom_order=False), full_mols) save_graphs(mol_graph_path, self.reactant_mol_graphs) else: self.mol_to_graph = mol_to_graph self.node_featurizer =...