使用DGL 的dgl.khop_in_subgraph或dgl.dfs_nodes_generator生成连通子图。 代码语言:javascript 复制 importdglimporttorch defget_connected_components(graph):visited=torch.zeros(graph.num_nodes(),dtype=torch.bool)components=[]defbfs(node):queue=[node]component=[]whilequeue:current=queue.pop(0)ifnot vis...
g=dgl.graph(([0,1,2],[1,2,3]))print(g.formats())# 输出:{'created':['coo'],'not created':['csr','csc']}g=dgl.graph(('csr',([0,0,0,1,2,3],[1,2,3],[0,1,2])))print(g.formats())# 输出:{'created':['csr'],'not created':['coo','csc']} 数据集接口的方式...
dgl.DGLGraph.out_edges — DGL 2.3 documentation 函数说明 dgl.DGLGraph.out_edges是 DGL(Deep Graph Library)中的一个方法,用于获取图中所有边的源节点和目标节点。这个方法可以用于返回整个图的边,也可以通过传入指定的节点来获取从这些节点出发的边。 DGLGraph.out_edges(u=ALL, etype=None, form='uv') ...
dgl.remove_nodes dgl.remove_nodes — DGL 2.3 documentation 函数说明: 删除指定的节点并返回一个新graph。同时删除相应的特征,从节点相连的边也将被移除。删除后,DGL 会使用 ID 从 0 开始的剩余节点和边重新标记。 函数定义: dgl.remove_nodes(g,nids,ntype=None,store_ids=False) 参数说明: g(DGLGraph)...
相关API:dgl.graph()、dgl.DGLGraph.nodes()、dgl.DGLGraph.edges()、dgl.to_bidirected()、dgl.DGLGraph.int()、dgl.DGLGraph.long()和dgl.DGLGraph.idtype。 1.3 节点和边的特征 相关API:ndata、edata。 1.4 从外部源创建图 可以从外部来源构造一个DGLGraph对象,包括: ...
dgl_graph_compact(subg, subg_v, graph_sizes=(subg_v[-1].asnumpy()[0]), return_mapping=False) compact.asnumpy() array([[0, 0, 0, 1, 0], [2, 0, 3, 0, 0], [0, 4, 0, 0, 5], [0, 6, 0, 0, 7], [8, 9, 0, 0, 0]])...
在Deep Graph Library(dgl)使用中可能会出现以下错误问题: dgl._ffi.base.DGLError: [17:28:06] /opt/dgl/include/dgl/packed_func_ext.h:117: Check failed: ObjectTypeChecker
1、由于图分类任务是预测整个图的单个类别,而不是对每个节点进行预测,因此在图分类任务重需要聚合所有节点和边的表征,以此形成一个图级别的表示,这个过程被称为Readout,这里使用一个较为简单的Readout方式:dgl.mean_nodes()2、模型的输入图讲师GraphDataLoader生成的批处理图,DGL提供的Readout函数是可以处理批处理图...
g = dgl.DGLGraph((src_idx.cpu(), dst_idx.cpu()), readonly=True) g.ndata['pos'] = pos[i][uniq] g.ndata['center'] = center[uniq]iffeatisnotNone: g.ndata['feat'] = feat[i][uniq] glist.append(g) bg = dgl.batch(glist)returnbg ...
Deep Graph Library (DGL) 是一个 Python 包,用于在现有 DL 框架(目前支持 PyTorch、MXNet 和 TensorFlow)之上轻松实现图神