nodes['user'].data['label'] train_mask = hetero_graph.nodes['user'].data['train_mask'] node_features = {'user': user_feats, 'item': item_feats} h_dict = model(hetero_graph, {'user': user_feats, 'item': item_feats}) h_user = h_dict['user'] h_item = h_dict['item'] ...
下面的例子实现了目前流行的图卷积网络 Graph Convolution Network(GCN)。 # 使用自定义消息函数和累和函数计算图卷积G.update_all(lambda edges: {'m' : edges.src['h']}, lambda nodes: {'h' : sum(nodes.mailbox['m'], axis=1)}) 以上的代码非常简洁易懂,但性能却不佳。原因在于消息传递的过程中...
nodes的成员属性mailbox可以用来访问节点收到的消息。 一些最常见的聚合操作包括sum、max、min等。 聚合函数接受一个参数nodes,这是一个NodeBatch的实例, 在消息传递时,它被DGL在内部生成以表示一批节点。nodes的成员属性mailbox可以用来访问节点收到的消息。 一些最常见的聚合操作包括sum、max、min等。 内置消息函数...
lambda nodes: {'h' : sum(nodes.mailbox['m'], axis=1)}) 以上的代码非常简洁易懂,但性能却不佳。原因在于消息传递的过程中实际生成了消息张量(message tensor)。消息张量的大小正比于图中边的数量,因而当图增大时,消息张量消耗的内存空间也会显著上升。以 GraphSage 论文中的 Reddit 数据集(23.2万节点,1....
dgl.function.sum update_all 回到顶部 dgl创建一个图 #创建一个dglg = dgl.DGLGraph()#该dgl图一共有6个点g.add_nodes(6)#添加边[0,1],[0,2]是有向边。这里一共添加了5条边g.add_edges([0, 0, 0, 0, 0], [1, 2, 3, 4, 5])print(g.num_nodes())#查看点的个数print(g.num_edge...
lambda nodes: {'h' : sum(nodes.mailbox['m'], axis=1)}) 以上的代码非常简洁易懂,但性能却不佳。原因在于消息传递的过程中实际生成了消息张量(message tensor)。消息张量的大小正比于图中边的数量,因而当图增大时,消息张量消耗的内存空间也会显著上升。以 GraphSage 论文中的 Reddit 数据集(23.2万节点,1....
msgs= torch.sum(nodes.mailbox['pv'], dim=1) pv= (1 - DAMP) / N + DAMP *msgsreturn{'pv': pv} 1. 2. 3. 4. 注册消息函数和规约函数, 之后DGL调用它。 pagerank_naive是page_rank的简单实现。 #注册消息函数和归约函数,稍后DGL将调用它。g.register_message_func(pagerank_message_func) ...
dgl.sum_nodes(bg, 'hv') # Sum the node attribute 'hv' for each graph. # Results: tensor([[1.], # 0 + 1 [9.]]) # 2 + 3 + 4 Message passing: For message passing and related operations,BatchedDGLGraphacts exactly the same asDGLGraph. ...
seeds = output_nodes[ntype] lbl = labels[seeds] # 只取output_nodes部分结点参与训练 logits = model(emb, blocks)[ntype] loss = F.cross_entropy(logits, lbl) loss.backward() optimizer.step() train_acc = torch.sum(logits.argmax(dim=1) == lbl).item() / len(seeds) print('AUC', roc...
聚合函数:接受一个参数 nodes,这是一个 NodeBatch 的实例, 在消息传递时,它被DGL在内部生成以表示一批节点。 nodes 的成员属性 mailbox 可以用来访问节点收到的消息。 一些最常见的聚合操作包括 sum、max、min 、mean等。聚合函数一般有2个参数,它们的类型都是字符串: ...