DGL这个框架自version 0.3之后正式支持这种mini-batch的训练方式,下面我们重点介绍一下它的编程框架。 DGL 和GraphSAGE中一致,DGL将mini-batch 训练的前期准备工作分为两个层面,首先建立为了更新一个batch内节点embedding而需要的所有邻居节点信息的子图,其次为了保证子图的大小不会受到”超级节点“影响,通过采样的技术将每...
Deep Graph Library (DGL) 是一个在图上做深度学习的框架。在0.3.1版本中,DGL支持了基于PyTorch的化学模型库。如何生成分子图是我感兴趣的。 环境准备 PyTorch:深度学习框架 DGL:用于图上的深度学习,支持PyTorch、MXNet等多种深度学习框架 RDKit:用于构建分子图并从字符串表示形式绘制结构式 分子生成与Junction Tree...
dgl.data# 导入数据集dgl.graph# 创建一个Graph对象gdgl.save_graphs("name",g)# 以名称name保存Graph对象g.edgesg.nodes# g 的节点(边)的结构信息g.edatag.ndata# g的节点(边)的属性信息dgl.add_reverse_graph(g)# 单有向图变无向图dgl.to_bidirected(g)# 单有向图变无向图 本文利用DGL提供的基准...
同时,DGL 1.0的开源特性也使得我们可以参与到这个生态系统中,共同推动图神经网络的发展。 总之,DGL 1.0作为一款前沿的图神经网络框架,为我们提供了一个全面且易用的解决方案。通过分层和模块化的设计、丰富的模型示例和常用模块、灵活高效的消息传递和稀疏矩阵抽象能力以及多GPU和分布式训练能力,DGL 1.0在实际应用中展现...
又一个AI框架迎来升级。 这次,是纽约大学、亚马逊联手推出图神经网络框架DGL。 不仅全面上线了对异构图的支持,复现并开源了相关异构图神经网络的代码,在GCMC、RCGN等业内知名的模型实现上,也取得了更好的效果。 还发布了训练知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding)专用包DGL-KE,在许多经典的图嵌入模型上都获得了性...
这个地址代码,这个代码是论文Benchmarking Graph Neural Networks的代码库,里面用PyTorch和DGL在GitHub上发布了一个基线框架,并且针对几个数据集,给出几个常规的gnn方法的实现,可以方便的复现结果。这个文章主要是针对性学习下DGL框架。以COLLAB数据集实现GAT的边分类任务为例,GAT原理参见: superbrother:向往的GAT(图注意...
0.介绍 改内容来自于官网的文档,主要是对DGL做一个介绍,详细的官方文档的地址为:第2章:消息传递范式 - DGL 0.9.1post1 documentation消息传递是实现GNN的一种通用框架和编程范式。它从聚合与更新的角度归纳总结了多种GNN模型的实现。假设节点 上的特征为: ,边 的特征为: ,消息传… ...
DGL uses Apache License 2.0. 简介 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 暂无标签 https://www.oschina.net/p/dgl C/C++等 6 种语言 Apache-2.0 保存更改
首先附上DGL的架构图,如图1所示,从这张图上我们可以看到:DGL最上层是应用层,目 前包含生命科学和知识图谱两类,代码路径/dgl/apps;下层有DGL定义的图、NN Modules、图上信息传递接口、图算法等;再下层是运行时,与深度学习框架对接。其中不得不提的的是图上的消息传递接口,DGL一直以来坚持以消息传递的形式来表示...
二、DGL实现GNN节点分类 接下来使用DGL框架实现GNN模型进行节点分类任务,对代码进行逐行解释。1 import ...