DGL-图运算

1. 图变换

2 消息传递

3.1 dgl.DGLGraph API

g.apply_nodes(func)hg.apply_nodes(func, ntype)对图的节点使用func更新其data
g.apply_edges(func)hg.apply_edges(func, edges)对图中边使用func更新其data
g.update_all(mess_func, redu_func)hg.update_all(mess_func, redu_func)更新节点

3.2 dgl.function

03-24
### DGL 神经网络 使用教程 DGL 是一种用于构建和训练神经网络(GNNs)的开源库,它支持多种深度学习框架,如 PyTorch 和 TensorFlow。为了正确安装并使用 DGL 进行处理或构建 GNN 模型,以下是详细的说明。 #### 安装流程 通常情况下,在安装 DGL 前需先安装 PyTorch 或其他兼容的深度学习框架[^1]。这是因为 DGL 的核心功能依赖于这些框架来提供高效的张量运算能力。具体命令如下: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install dgl ``` 上述代码片段展示了如何通过 pip 工具依次安装 PyTorch 及其扩展包以及 DGL 库本身。 #### 构建的数据结构 在 DGL 中,可以通过 `dgl.graph` 函数创建一个基础的无向或者有向对象。下面是一个简单的例子展示如何定义节点和边的关系: ```python import dgl import torch # 创建一个具有三个节点的小 src_nodes = [0, 1, 2] dst_nodes = [1, 2, 0] g = dgl.graph((src_nodes, dst_nodes)) print(g) ``` 此段脚本演示了怎样利用源节点列表与目标节点列表初始化一张基本实例[^2]。此外还可以为每个节点附加特征矩阵以便后续在网络层间传递信息。 #### 实现简单分类任务 对于更复杂的场景比如执行级别的预测,则可能涉及到批量操作不同尺寸大小的独立子集合。此时可借助 `BatchedGraph` 类型统一管理多个分离个体,并配合自定义消息传播机制完成端到端的学习过程。 ```python from dgl.nn import GraphConv class SimpleGCN(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(SimpleGCN, self).__init__() self.conv1 = GraphConv(input_dim, hidden_dim) self.conv2 = GraphConv(hidden_dim, output_dim) def forward(self, g, features): h = torch.relu(self.conv1(g, features)) logits = self.conv2(g, h) return logits model = SimpleGCN(10, 20, 5) # 输入维度设为10,隐藏层维数设置成20,最终输出类别数量定为5 loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) ``` 上面这段程序建立了一个两层卷积架构的基础版本 GCN (Graph Convolutional Network),适用于解决二元或多类别的监督学习问题。 ###
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