实际上,graph.update_all 并不是直接替代 spmm,而是一种更高层次的抽象,用于实现图神经网络中的消息传递和聚合操作。在 DGL 中,graph.update_all 可以实现类似于 spmm 的功能,但它提供了更灵活的接口来定义消息传递和聚合的方式。总结来说就是对spmm封装了一下,但同时还可以支持更多功能。 它的工作流程如下:...
dgl使用update_all来进行消息传递,update_all的函数原型如下 defupdate_all(self,message_func,reduce_func,apply_node_func=None,etype=None) 内部调用core.message_passing来调用消息传递 ndata=core.message_passing(g,message_func,reduce_func,apply_node_func) message_passing会完成message,aggregate和update这三...
实际上,graph.update_all并不是直接替代spmm,而是一种更高层次的抽象,用于实现图神经网络中的消息传递和聚合操作。在 DGL 中,graph.update_all可以实现类似于spmm的功能,但它提供了更灵活的接口来定义消息传递和聚合的方式。总结来说就是对spmm封装了一下,但同时还可以支持更多功能。 它的工作流程如下: 消息构建...
update_all 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_edges())#查看边的个数print(...
# 这里假设注意力分数为边上特征eG.update_all(fn.src_mul_edge('h','e','m'),fn.sum('m','h')) DGL v0.3 将支持以下内建函数: 消息函数可以是从源节点特征、边特征、目标节点特征三者中选任意两个进行加、减、乘、除运算。 DGL支持特征维度上的广播语义(broadcasting semantics)。这在多头注意力模块...
G.update_all(fn.src_mul_edge('h', 'e', 'm'), fn.sum('m', 'h')) DGL v0.3 将支持以下内建函数: 消息函数可以是从源节点特征、边特征、目标节点特征三者中选任意两个进行加、减、乘、除运算。 DGL支持特征维度上的广播语义(broadcasting semantics)。这在多头注意力模块中非常常见。
消息传递过程可通过DGL提供的apply_edges和update_all函数实现。apply_edges在逐边计算时不涉及消息传递，而update_all则结合消息函数和聚合函数执行消息传递和节点状态更新。在消息传递中考虑边权重是常见的需求，尤其是对于像GAT这类模型。权重能够影响消息聚合的加权程度，使得模型更加灵活地处理不同边的影响...
g.update_all(gcn_msg,gcn_reduce)g.apply_nodes(func=self.apply_mod)returng.ndata.pop('h') step 5,最后,我们定义了一个包含两个 GCN 层的图神经网络分类器。我们通过向该分类器输入特征大小为 1433 的训练样本,以获得该样本所属的类别编号,类别总共包含 7 类。
([[1.], [2.]])g.nodes['game'].data['h']=torch.tensor([[1.]])g.multi_update_all( {'follows': (fn.copy_src('h','m'),fn.sum('m','h')),'attracts': (fn.copy_src('h','m'),fn.sum('m','h'))},"sum")g.nodes['user'].data['h']# outtensor([[0.], [4.]...
边上计算：计算边信息（涉及消息函数)消息函数：接受edges，成员包括src, dst, data，得到发出的信息点上计算：汇总边信息，更新点信息（涉及聚合函数，更新函数聚合函数: 节点有属性mailbox访问节点收到的信息，并进行聚合操作(min, max, sum等)更新函数: 用聚合函数的结果对原特征进行更新高级APIupdate_all: 接受...