DGL官方教程--开始使用部分

最新推荐文章于 2025-10-27 16:25:56 发布
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原文链接：https://docs.dgl.ai/en/latest/install/index.html

本文详细介绍DGL图神经网络库的使用，包括DGL概览、图和节点/边特征的操作、信息传递机制、图分类任务及异构图处理等核心内容，适合初学者快速上手。
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DGL第一章（官方教程）个人笔记
qq_42388742的博客
06-02 4581
DGL库很友好出了汉语教程地址就在这个地方，这里基本从那边粘贴过来，算作个人笔记。 第一章 图 DGL的核心数据结构DGLGraph提供了一个以图为中心的编程抽象。 DGLGraph提供了接口以处理图的结构、节点/边 的特征，以及使用这些组件可以执行的计算。 1.1 图的基本概念 了解基本概念，图、图的表示、加权图与未加权图、同构与异构图、多重图 1.2 图、节点和边 DGL用唯一整数表示节点，即点ID;对应的两个端点ID表示一条边。根据添加顺序每条边有边ID。DGL中边是有方向的，即边（u,v）（u,v）
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Everyday try to become better -Kobe Bryant
09-26 2193
注意：往图中添加的特征必须都是tensor格式。dgl图构造器来构造图，需要知道。此时图中没有节点和边的特征。
深入解析DGL：图神经网络的强大开源利器
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10-27 918
DGL（Deep Graph Library）是一个专为图深度学习设计的开源框架，支持PyTorch、TensorFlow等主流深度学习后端。它提供了高效的图计算能力、丰富的GNN模型实现（如GCN、GAT等）以及分布式训练支持，特别适合处理社交网络、分子结构、知识图谱等图数据任务。DGL通过优化消息传递机制和稀疏矩阵运算，能高效处理大规模图数据，同时保持简洁的API设计。文章还展示了DGL在实际应用中的代码示例，包括节点分类、异构图处理等场景，并提供了安装和快速入门指南。
【亲测免费】 深度图学习库DGL入门指南
gitblog_00213的博客
08-08 999
深度图学习库DGL入门指南 【免费下载链接】dgl Python package built to ease deep learning on graph, on top of existing DL frameworks. 项目...
DGL安装使用教程！！！--------图神经网络库
weixin_45325693的博客
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DGL安装使用教程！！！---------图神经网络库 ！！！还有最重要的一点，输入nvidia-smi，看一下电脑支持的最高版本的cuda我的cuda装的是12.0，所以我安装的torch是2.2.1 对应cuda11.8。python也是一样的，但是我个人比较喜欢anaconda，在这里建议大家的python版本选的高一点，3.10以上吧。然后大家看到这里的pip，直接复制上去就可以了！所以上面的截图也是我选择的。
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04-06 710
推荐项目：DGL中文手册 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 是一个致力于为深度学习图形建模库 Deep Graph Library (DGL) 提供详细中文文档的开源项目。DGL是一个在Python中设计的库，专注于简化和加速深度学习中的图神经网络（GNN）的研发工作。 技术分析 DGL 的核心特性包括： 易用性 - DGL 提供了高级接口，使得研究人员...
Python库 | dgl_cu102-0.6a210402-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl
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7. **社区支持**：DGL有一个活跃的社区，开发者可以在这里找到示例代码、教程、问答和讨论，获得及时的技术支持。 综上所述，"Python库 | dgl_cu102-0.6a210402-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl"是一个专为Python ...
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04-20 190
给大家送一个小福利附高清脑图，高清知识点讲解教程，以及一些面试真题及答案解析。送给需要的提升技术、准备面试跳槽、自身职业规划迷茫的朋友们。《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取！我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。**深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。
GNN-第三方库：DGL【图神经网络框架，支持对异构图的处理，开源相关异构图神经网络的代码，在GCMC、RGCN等业内知名的模型实现上也取得了很好的效果】
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10-31 1479
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简要介绍dgl的使用
DGL教程--DGL概览
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01-29 2419
Note: Click here to download the full example code DGL at a Glance Author: Minjie Wang, Quan Gan, Jake Zhao, Zheng Zhang DGL是一个Python软件包，致力于在图上进行深度学习，并在现有的张量DL框架（例如Pytorch，MXNet）之上构建，并简化了基于图的神经网络的实现...
DGL官方教程--API--dgl.traversal
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03-30 953
参考：https://docs.dgl.ai/en/latest/api/python/traversal.html dgl.traversal 图遍历方法模块。 图遍历算法作为python生成器实现，它在每次迭代时返回访问过的一组节点或边。命名约定为<algorithm>_[nodes|edges]_generator。 用法示例如下。 g = ... # som...
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主要参考：https://docs.dgl.ai/guide/graph-graphs-nodes-edges.html 创建DGLGraph图 之前讲了用dgl.DGLGraph()创建图的几种方式。这里提到用dgl.graph()也可以创建DGLGraph图。 与dgl.DGLGraph((u,v))类似，dgl.graph((u,v))中，u和v分别为头节点列表和尾节点列表，列表对应位置的元素确定一条边。 # edges 0->1, 0->2, 0->3, 1->3 u, v
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DGL-KE（Deep Graph Library for Knowledge Embeddings）通常期望知识图谱的数据以边三元组（Triple Format）的形式存在，这种格式包含三个字段：主体（Subject）、关系（Relation）和客体（Object）。每个条目应分别对应于三部分，之间通常用制表符（\t）或逗号（,）分隔，例如： ```csv 主体, 关系, 客体 entity1, relation1, entity2 entity3, relation4, entity5 ... ``` 或者 ```json [ {"subject": "entity1", "relation": "relation1", "object": "entity2"}, {"subject": "entity3", "relation": "relation4", "object": "entity5"} ] ``` DGL-KE支持多种导入方式，例如直接读取CSV文件，或者通过其内置的`KnowledgeGraph`类从Python字典或者其他格式转换而来。 在准备数据前，务必确保数据满足这些格式要求，因为这是模型训练的基础输入。如果你遇到格式问题，可以查阅DGL-KE的文档或者官方教程获取帮助。
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