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]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...
消息的内置函数的命名约定是u表示源节点,v表示目标节点,e表示边。这些函数的参数是字符串,指示相应节点和边的输入和输出特征字段名。 例如,要对源节点的hu特征和目标节点的hv特征求和,然后将结果保存在边的he特征上,用户可以使用内置函数dgl.function.u_add_v('hu', 'hv', 'he')。而以下用户定义消息函数与此...
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) 不同名称的特征数据可以有不同形状 G.nodes[[0, ...
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...
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) 不同名称的特征数据可以有不同形状 ...
然后会根据mfunc是不是二元操作符选择不同的分支,如果是BinaryMessageFunction的话,x和y分别对应edge的src node和dst node的feature例如u_add_v, u_dot_v等,如果是一元操作符,目前只有copy_e和copy_u,x就是对应的feature 然后会从ops中取出对应的预定义算子,这些算子通过_register_spmm_func注册 ...
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...
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) 不同名称的特征数据可以有不同形状 ...
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...
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...