二、DGL实现 import dgl import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F cuda_name = 'cuda:0' device = torch.device(cuda_name if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 1、加载数据集 Cora数据集节点是论文,边是论文之间的引用关系。任务是预测论文的分类(研究领域)。 import...
从前一篇文章 GraphSage与DGL实现同构图 Link 预测,通俗易懂好文强推 中,我们可以知道:虽然我们使用了dgl 官方实现的Graph Sage 算子,但是Sage算子的提出最初主要是为了解决GCN任务理论上每次均把所有节点以及他们的邻居节点均 load进内存 导致内存放不下或则 训练速度缓慢 的问题,以及对 没见过的节点进行预测 的问题...
而图神经网络框架DGL也采用了这样的思路。 从本篇博文开始,我们使用DGL做一个系统的介绍,我们主要关注他的设计,尤其是应对大规模图计算的设计。这篇文章将会介绍DGL的核心概念 — 消息传递机制,并且使用DGL框架实现GCN算法。 DGL 核心 — 消息传递 DGL 的核心为消息传递机制(message passing),主要分为消息函数 (mes...
GCN可以认为由两步组成: 对于每个节点uu 1)汇总邻居的表示hvhv产生中间表示^huh^u 2) 使用WuWu线性投影^hvh^v, 再经过非线性变换ff, 即hu=f(Wu^hu)hu=f(Wuh^u) 首先定义message函数和reduce函数。 importdglimportdgl.function as fnimporttorch as thimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as F...
具体实现 step 1,引入相关包 import dgl import dgl.function as fn import torch as th import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from dgl import DGLGraph 1. 2. 3. 4. 5. 6. step 2,我们需要定义 GCN 的 message 函数和 reduce 函数, message 函数用于发送节点的Embedding,reduce 函...
DGL 的第一种写法是利用 DGL 预定义的图卷积模块 GraphConv 来实现的。 GCN 的数学公式如下:h(l+1)i=σ(b(l)+∑j∈N(i)1cijh(l)jW(l)) 其中,N(i) 为节点的邻居集合,cij=√|N(i)|√|N(j)| 表示节点度的平方根的乘积,用于归一化数据,sigma 为激活函数 GraphConv 模型参数初始化参考 tkipf...
DGL学习(六): GCN实现 文章分类代码人生 GCN可以认为由两步组成: 对于每个节点 $u$ 1)汇总邻居的表示$h_v$ 产生中间表示 $\hat h_u$ 2) 使用$W_u$线性投影 $\hat h_v$, 再经过非线性变换 $f$ , 即 $h_u = f(W_u \hat h_u)$
2 代码实现 1构建karate_club图。 代码解释-1 注释: 对于无向图而言,需要构建一个双向图。另一种双向图的构建方法可以使用dgl.to_bidirected()。 构建图神经网络 图卷积审计网络框架 在第l层,每个节点 用一个节点向量 表示 GCN的每一层目的是聚合每一个节点 ...
https://archwalker.github.io/blog/2019/07/07/GNN-Framework-DGL-GCN.html 此为原创文章,转载务必保留出处引言图神经网络的计算模式大致相似,节点的Embedding需要汇聚其邻接节点Embedding以更新,从线性代数的角度来看,这就是邻接矩阵和特征矩阵相乘。然而邻接矩阵通常都会很大,因此另一种计算方法是将邻居的Embedding传递...
在这些库中,节点可以发出信息,并接受周围节点的信息,显式地完成消息聚合。在这种情况下,越来越多复杂的聚合方法出现了(论文的一般都不用,不要问为什么,因为论文我们的实验的图一般不是很大,我看过pyg和dgl实现的,但是大部分就是 A 和 X 结构,对了pyg特别难安装= =)...