dgl 图和 pytorch模型保存的代码如下: 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embedin...
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...
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 ...
5、可以考虑使用 DGL 提供的保存dgl.save_graphs和加载dgl.load_graphs方法,这些方法能够更好地处理图的内部状态,包括稀疏格式。 # 保存图 dgl.save_graphs("graph.bin", [graph]) # 加载图 loaded_graphs, _ = dgl.load_graphs("graph.bin") graph = loaded_graphs[0] 1. 2. 3. 4. 5. 6....
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...
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...
EdgeDataLoaderfrom dgl.dataloading.negative_sampler import Uniformimport numpy as npimport pandas as pdimport itertoolsimport osimport tqdmfrom dgl import save_graphs, load_graphsimport dgl.function as fnimport torchimport dglimport torch.nn.functional as Ffrom dgl.nn.pytorch import GraphConv, SAGECo...
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...
（2.7） 模型保存与节点Embeding导出 (和上文相同)@ 欢迎关注微信公众号：算法全栈之路# 图数据和模型保存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:", ...
EdgeDataLoaderfrom dgl.dataloading.negative_sampler import Uniformimport numpy as npimport pandas as pdimport itertoolsimport osimport tqdmfrom dgl import save_graphs, load_graphsimport dgl.function as fnimport torchimport dglimport torch.nn.functional as Ffrom dgl.nn.pytorch import GraphConv, SAGECo...