DGL(0.8.x) 技术点分析 DGL为Amazon发布的图神经网络开源库(github)。支持tensorflow, pytorch, mxnet。如何初始化一个图：节点ID从0开始标号G = dgl.graph((us, vs)) 一系列点和边，us->vsG.add_nodes(n) 添加n个点G.add_edge(u, v)添加边u->vG.add_edges(u[s], v[s])添加边u[s]->v[s...
G = dgl.graph((us, vs)) 一系列点和边,us->vs G.add_nodes(n) 添加n个点 G.add_edge(u, v)添加边u->v G.add_edges(u[s], v[s])添加边u[s]->v[s] 节点和边都可以具有特征数据,存储为键值对,键是可选的,值必须是张量 G.ndata['x'] = th.zeros((3, 5)) 对所有节点都设置特征...
G.add_nodes(n) 添加n个点 G.add_edge(u, v)添加边u->v G.add_edges(u[s], v[s])添加边u[s]->v[s] 节点和边都可以具有特征数据,存储为键值对,键是可选的,值必须是张量 G.ndata['x'] = th.zeros((3, 5)) 对所有节点都设置特征数据,名称为x G.ndata['y'] = th.randn(g.num_n...
G.add_edge(u, v)添加边u->v G.add_edges(u[s], v[s])添加边u[s]->v[s] 节点和边都可以具有特征数据,存储为键值对,键是可选的,值必须是张量 G.ndata['x'] = th.zeros((3, 5)) 对所有节点都设置特征数据,名称为x G.ndata['y'] = th.randn(g.num_nodes(), 5) 不同名称的特征...
在DGL中,如果你想复制源节点的特征到目标节点或进行类似的操作,通常会使用 dgl.function.copy_u(复制源节点特征)或 dgl.function.u_add_v(源节点特征与目标节点特征相加)等函数。这些函数可以在消息传递(message passing)框架中使用。 例如,如果你想在图中复制源节点的特征到目标节点,你可以这样写: python import...
feat_src 和 feat_dst， 从内存角度来说是高效的。另外，加法可以通过 DGL 的内置函数 u_add_v ...
在边集 E 中,一条边 (u,v)连接一对节点 u 和 v ,表明两节点间存在关系。关系可以是无向的, 如描述节点之间的对称关系;也可以是有向的,如描述非对称关系。例如,若用图对社交网络中人们的友谊关系进行建模,因为友谊是相互的,则边是无向的; 若用图对Twitter用户的关注行为进行建模,则边是有向的。图可以...
dgl.function.copy_u 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...
g1=dgl.DGLGraph((u,v))#如果数组之一是标量,该值自动广播以匹配另一个数组的长度,称为“边缘广播”的功能。g1 =dgl.DGLGraph((0,v))## 方式2: 使用稀疏矩阵进行构造adj = spp.coo_matrix((np.ones(len(u)), (u.numpy(), v.numpy()))## 传入的参数(data, (row, col))g2 =dgl.DGLGraph...
v=th.tensor([2,0,1,5,3,2]) g=dgl.graph((u,v)) #print(g.edges()) g.ndata["value"]=th.tensor([1,2,3,4,5,6],dtype=th.float32) #float32/64 only g.edata["weights"]=th.tensor([4,5,6,7,8,9],dtype=th.float32) # float32/64 only g.apply_edges(fn.u_add_v('va...