DGL官方教程--API--dgl.nn

最新推荐文章于 2025-05-15 09:06:41 发布
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分类专栏： DGL库笔记 文章标签： tensorflow pytorch 神经网络
原文链接：https://docs.dgl.ai/en/latest/api/python/nn.pytorch.html#
本文深入探讨了图神经网络(GNN)中的关键层模块，包括卷积层、全局池化层及实用模块等，覆盖GraphConv、GATConv、SAGEConv等多种经典GNN层，并介绍了基于PyTorch实现这些层的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

参考：https://docs.dgl.ai/en/latest/api/python/nn.pytorch.html#

这个部分是将图神经网络中经典论文进行复现，可以基于Pytorch，Mxnet，tensorflow，精华部分！！！

NN Modules (PyTorch)

Contents

GNN-第三方库-DGL：教程
u013250861的博客
12-14 1244
DGL库很友好出了就在这个地方，这里基本从那边粘贴过来，算作个人笔记。Deep Graph Library (DGL)是一个用于构建图模型的框架安装DGL支持, MXNet和TensorFlow三种后端，默认为PyTorch，可在~/.dgl/config.json中配置。
dgl用户文档第三章(nn模块编写）
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
12-29 685
第三章见，这一部分很重要，总结完准备多实践
dgl教程
qq_45812502的博客
10-30 317
dgl
DGL教程
Everyday try to become better -Kobe Bryant
09-26 2117
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。
简明DGL中文文档1下载仓库：助力深度学习图计算
最新发布
gitblog_06718的博客
05-15 876
简明DGL中文文档1下载仓库：助力深度学习图计算 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在深度学习领域，图神经网络（GNN）的应用越来越广泛，而DGL（Deep Graph Library）作为一款优秀的图计算框架，为研究者和开发者提供了强大的支持。今天，我们将为您详细介绍一个便捷的资源仓库——简明DGL中文文档1下载仓库。 项目介绍 简明DGL中文文档1下载仓库是一个...
DGL官方教程--图卷积神经网络（GCN）
weixin_45613751的博客
01-26 1万+
Graph Convolutional Network Author: , Minjie Wang, Yu Gai, Quan Gan, Zheng Zhang 这是使用DGL实施图卷积网络的简要介绍(Kipf & Welling et al., Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks)。我们以DG...
DGL教程：라이배우리DGL배우기
02-18
DGL튜토리튜토 Deep Graph Library（DGL）发行的DL发行版（例如PyTorch，MXNet，Gluon发行版）和Python发行版。 DGL和API。 DGL和Keras로비유되곤다。 다양한공되고양한。。。。。。。 y리얼에서는， 용한사용한를제를제공합니다。 D이구현이DGL의다。 使用 ， ，DGL和Minjie 다다。 때문에이에서정하는。이기때문에，부족한이많습니다。 发行发行PR，发行，사메일다！ 시작하기 얼은얼은jupyter笔记本작성되어로작성되어다。 docker docker너를너를py jupyter lab진행합니진행합니다。 git克隆 git clone https://github.com/myeonghak/DGL-tutorial.git cd DGL-tutorial 码头工人设置 泊坞窗。 로컬 를참고해。 1
利用Mediapipe和DGL实现火影结印识别与追踪---特殊手势识别
weixin_45564943的博客
12-02 8070
还记得曾经日思夜想也要追番的火影吗？ 曾经的招式还可以依稀回忆起来吗？ 今天我们来用图卷积神经网络GCN+DGL+Mediapipe的方式实现火影结印识别！！！ 听起来是不是特别有意思呢？？ 先看一段演示视频： 利用Mediapipe和DGL实现特殊手势识别---【火影结印识别】 雀氏有点意思！！！！！ 接下来咱们细细道来！！！ 首先从DGL说起······· 1.DGl概述 Deep Graph Library (DGL) 是一个在图...
dgl-使用内置SAGE和重写SAGE两种方法来实现基于zachery的2层GraphSage模型的节点分类
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
01-04 810
1、导入第三方库，如 import dgl import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import itertools 2、加载图数据，如 from tutorial_utils import load_zachery # ----------- 0. load graph -------------- # g = load_zachery() print(g) 3、节点特征和部分标签初始化 #
DGL：深度图学习框架
AI天才研究院
05-24 718
DGL：深度图学习框架 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 图数据与深度学习的兴起 近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功，其强大的特征提取和表示能力令人瞩目。与此同时，图数据作为一种描
dgl-GAT从源码分析
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03-21 839
目录 1、 2、 GCN GAT 分析 实现 多头注意力 完整GAT模型 3、 1、 2、 GCN GAT 分析 实现 https://docs.dgl.ai/api/python/nn.pytorch.html#gatconv https://github.com/dmlc/dgl/tree/master/python/dgl/nn/pytorch/conv 模型 https://github.com/dmlc/dgl/tree/master..
简明DGL中文文档1
08-08
DGL中文手册目录 begin 安装 4 使用conda安装 4 使用pip安装 4 使用源安装 4 设置默认的Backend 4 1. 图 4 1.1 关
DGL官方教程--API--dgl.DGLGraph
Minions的博客
03-23 1万+
参考：https://docs.dgl.ai/en/latest/api/python/graph.html# class dgl.DGLGraph(graph_data=None, node_frame=None, edge_frame=None, multigraph=None, readonly=False, sort_csr=False, batch_num_nodes=None, ...
DGL官方教程--异构图
weixin_45613751的博客
02-02 1万+
Note: Click here to download the full example code Working with Heterogeneous Graphs Author: Quan Gan, Minjie Wang, Mufei Li, George Karypis, Zheng Zhang 在此教程中，我们将要学到以下内容： 异构图形数据的示例和典型应用。 在DGL中创建和处...
DGL API on PyTorch
w55100的博客
12-29 2238
由于其某种垄断优势不得不在部分场合加入DGL，不得不学一下API。
DGL官方学习教程一 ——基础操作&消息传递
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06-06 1万+
1.DGL Basics 图神经网络库DGL的基础操作：https://blog.csdn.net/u014281392/article/details/89436033 DGL 作者答疑！关于 DGL 你想知道的都在这里：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2MDE5MTQxNg==&mid=2649695390&idx=1&sn=...
DGL第一章（官方教程）个人笔记
qq_42388742的博客
06-02 4426
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）
DGL 深度学习图库安装与使用教程
gitblog_00226的博客
08-08 921
DGL 深度学习图库安装与使用教程 dglPython package built to ease deep learning on graph, on top of existing DL frameworks.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dg/dgl 本教程将指导您了解并安装 DGL（Deep Graph Library），一个基于现有深度学习框架...
【教程】DGL中的子图分区函数partition_graph讲解
xfxuezhang.cn
08-28 5275
非常详细
module 'dgl.function' has no attribute ‘sum'
01-20
### 解决 DGL 库中 `dgl.function` 模块不存在 `sum` 属性的问题 在处理图神经网络 (GNN) 的过程中，可能会遇到需要聚合节点特征的情况。如果发现 `dgl.function.sum` 不可用，则可以采用其他方式实现相同的功能。 #### 使用替代方案 DGL 提供了多种内置的消息传递函数来执行不同类型的聚合操作。虽然 `dgl.function` 中可能未直接提供名为 `sum` 的属性，但是可以通过组合现有的消息和减少功能来达到求和的效果： - **使用 `copy_u` 和 `reduce_sum`** 可以通过将源节点特征复制给目标节点并随后对其进行求和的方式来模拟 sum 聚合效果[^1]。 ```python import dgl import torch as th from dgl.nn.pytorch import GraphConv g = ... # 构建图 g feat = ... # 定义特征 feat # 创建一个简单的单层 GCN 并应用 update_all 方法 conv = GraphConv(in_feats=feat.shape[1], out_feats=16) def message_func(edges): return {'m': edges.src['h']} def reduce_func(nodes): accum = nodes.mailbox['m'].sum(dim=1) return {'h': accum} g.ndata['h'] = conv(g, feat).detach() g.update_all(message_func=message_func, reduce_func=reduce_func) ``` 上述代码片段展示了如何利用自定义的消息传递机制来完成类似于 `sum` 的聚合过程。这里的关键在于定义适当的消息生成函数 (`message_func`) 和规约函数 (`reduce_func`) 来满足特定需求[^3]。 另外，在某些情况下也可以考虑升级或安装最新版本的 DGL 库，因为官方团队会不断更新和完善 API 接口，确保兼容性和功能性[^4]。
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