2、损失函数计算过程:参考word2vec的目标函数计算过程 通过pos graph都是存储的正向边,所以用apply_edges(fn.u_dot_v('h','h','score'))得到的score都是用存在边关系的两两节点的embedding计算出的;neg graph存储的是负向边,所以apply_edges(fn.u_dot_v('h','h','score'))得到score是用不存在边关系...
sub、 mul、 div、 dot 函数。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...
接着是 MarginLoss ，可以看到 MarginLoss 就是我们前文讲过的基于 同源性假设 设计的损失，HeteroDotProductPredictor 则是基于两端节点信息 计算边是否存在 的函数，可以 从同构图推断到异构图 中去，和 GraphSage与DGL实现同构图 Link 预测，通俗易懂好文强推 中一样，本文也不在进行赘述 了。（2.7） 模型...
节点id和边id都是从0开始。在dgl中每条边都是有向的:边(u,v)表示边的方向是从u指向v。 使用dgl.graph()创建图的例子: >>>importdgl>>>importtorchasth>>># edges 0->1, 0->2, 0->3, 1->3>>>u, v = th.tensor([0,0,0,1]), th.tensor([1,2,3,3])>>>g = dgl.graph((u, v...
@ 欢迎关注微信公众号:算法全栈之路class DotProductPredictor(nn.Module):def forward(self, graph, h):# h是GNN模型中计算出的节点表示with graph.local_scope():graph.ndata['h'] = hgraph.apply_edges(fn.u_dot_v('h', 'h', 'score'))return graph.edata['score']class SAGE(nn.Module):def ...
ufeat = self.dropout(ufeat) ifeat = self.dropout(ifeat) graph.nodes['item'].data['h'] = ifeat basis_out = [] for i in range(len(self.rating_vals)): graph.nodes['user'].data['h'] = torch.mm(ufeat, self.Ps[i]) graph.apply_edges(fn.u_dot_v('h', 'h', 'sr')) # ...
(2)(自定义)内置消息函数:可以是一元函数(dgl支持copy函数),也支持二元函数(dgl支持add、sub、mul、div、dot函数): 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。
for u, v, k in nxg.edges(keys=True): ag.add_edge(u, v, label=k) ag.layout('dot') ag.draw('graph.png') plot_graph(G.metagraph) ### # Learning tasks associated with heterographs # --- # Some of the typical learning tasks that involve heterographs...
(self, graph, h, etype):# 在计算之外更新h,保存为全局可用# h contains the node representations for each edge type computed from node_clf_hetero.pywith graph.local_scope():graph.ndata['h'] = h # assigns 'h' of all node types in one shotgraph.apply_edges(fn.u_dot_v('h', 'h'...
vargeus / dgl vdeepak13 / dgl vickytsang / dgl VikingMew / dgl Villafly / dgl vincentami / dgl violetguos / dgl vippermanu / dgl vishalbelsare / dgl vivy-yi / dgl vjrkr / dgl vmiheer / dgl VoVAllen / dgl vv111y / dgl vwslz / dgl wangdomg / dgl Wa...