Iam_Human的博客

查看 pytorch, cuda, cudnn的版本 在命令行中输入python转入python命令行 按照图中分别输入，查看pytorch, cuda, cudnn的版本 在网站点击对应的条目 例如pytorch版本为1.4, cuda版本为102，因此选择torch-1.5.0+cu102 在之后跳出来的网站里分别点击下载四个文件：scatter / sparse / cluster / spline-conv 下载好后，记住文件存放的地址，分别进行安装 例如，上述文件存放地址为：D:\python

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

图的创建与属性 创建图 创建图的函数：dgl.graph() 首先创建边：0->1, 0->2, 0->3, 1->3 import torch u, v = torch.tensor([0,0,0,1]), torch.tensor([1,2,3,3]) 在dgl的图中，所有边都是有向的，如果要创建无向图，需要创建双向边 import torch src, dst = torch.tensor([0,0,0,1]), torch.tensor([1,2,3,3]) u = tor