为了避免生成消息张量带来的额外开销,DGL实现了消息融合技术。DGL将 send 和 recv 接口合并成 send_and_recv(见下图)。DGL的后端通过自己的CUDA代码,在每个GPU线程中将源节点特征载入其本地内存并计算消息函数,然后将计算结果直接累和到目标节点,从而避免生成消息张量。为实现消息融合,DGL提供了一系列预先定义好的内建...
send, recv分别表示edge和node上的消息传递触发器。 在DGL中,通过对图结构进行分析,我们在一个batch中处理具有相同数量邻居的节点。 E,V分别表示边和节点的集合。计算可能在不同的节点上同时出发,通过在图上随机游走或者按照预设的路径传播信息或者更新表征。 (3)不需要对每一个节点或者边进行计算,DGL将node/edge...
DGL将 send 和 recv 接口合并成 send_and_recv(见下图)。DGL的后端通过自己的CUDA代码,在每个GPU线程中将源节点特征载入其本地内存并计算消息函数,然后将计算结果直接累和到目标节点,从而避免生成消息张量。 为实现消息融合,DGL提供了一系列预先定义好的内建函数。尽管这限制了用户对消息函数和累和函数的选择,但...
为了避免生成消息张量带来的额外开销,DGL实现了消息融合技术。DGL将 send 和 recv 接口合并成 send_and_recv(见下图)。DGL的后端通过自己的CUDA代码,在每个GPU线程中将源节点特征载入其本地内存并计算消息函数,然后将计算结果直接累和到目标节点,从而避免生成消息张量。 为实现消息融合,DGL提供了一系列预先定义好的内...
为了避免生成消息张量带来的额外开销,DGL实现了消息融合技术。DGL将 send 和 recv 接口合并成 send_and_recv(见下图)。DGL的后端通过自己的CUDA代码,在每个GPU线程中将源节点特征载入其本地内存并计算消息函数,然后将计算结果直接累和到目标节点,从而避免生成消息张量。
DGL将每个图转变为DGLGraph,消息传递也是已DGLGraph为中心进行的。通过定义Message Function和Reduce function对DGLGraph中的边和节点进行操作,然后通过DGLgraph的send、recv及updata_all等方法进行更新。 PyG将每个图储存在一个Data中,但是消息传递是基于MessagePassing基类进行的,与Data或者Batch并无直接联系,通过在网络中...
使用"DGLGraph.apply_edges“和"DGLGraph.send_and_recv”API (用于计算消息)代替"DGLGraph.send“和"DGLGraph.recv” 、、、 我正在使用DGL(专门用于深入学习图形的Python包)来培训定义图、定义图卷积网络(GCN)和训练。class GCNLayer(nn.Module): def init(self, in_feats, out_featsaggregation* 由于在错误...
(), gcn_message)#trigger aggregation at all nodes 在所有节点上触发聚合g.recv(g.nodes(), gcn_reduce)#get the result node features 获取结果节点特征h = g.ndata.pop('h')#perform linear transformation 执行线性变换returnself.linear(h)#通常,节点发送通过message函数计算的信息,并使用reduce函数聚合...
send(edges, message_func) :for computing the messages along the given edges recv(nodes, reduce_func) : for collecting the in-coming messages, perform aggregation and so on. 1 2 细看这里的两个函数: DGLGraph.send(edges='__ALL__', message_func='default'):沿着给定的边发送消息,发送的方式...
# g is the graph and the inputs is the input node features # first set the node features g.ndata['h']=inputs # trigger message passing on all edges g.send(g.edges(),gcn_message) # trigger aggregation at all nodes g.recv(g.nodes(),gcn_reduce) ...