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神经网络框架DGL(图、节点、边及其特征赋值)

程序员文章站 2023-11-23 09:47:34
101(入门)以后就是开始具体逐项学习图神经网络的各个细节。下面介绍:1.如何构建图2.将特征赋给节点或者边,及查询方法这算是图神经网络最基础最基础的部分了。一、如何构建图DGL中创建的图的方法有:1. 通过(u, v),u和v分别为起始节点和终止节点的列表,可以是numpy矩阵也可以是tensor2. scipy中的稀疏矩阵,该稀疏矩阵储存这图的邻接矩阵3. networkx图对象转化4. 逐步添加节点与边先导入所有可能需要的模块import networkx as nximpor...

101(入门)以后就是开始具体逐项学习图神经网络的各个细节。下面介绍:
1.如何构建图
2.将特征赋给节点或者边,及查询方法
这算是图神经网络最基础最基础的部分了。

一、如何构建图

DGL中创建的图的方法有:
1. 通过(u, v),u和v分别为起始节点和终止节点的列表,可以是numpy矩阵也可以是tensor
2. scipy中的稀疏矩阵,该稀疏矩阵储存这图的邻接矩阵
3. networkx图对象转化
4. 逐步添加节点与边

先导入所有可能需要的模块

import networkx as nx
import dgl
import torch as th
import numpy as np
import scipy.sparse as spp

1. 通过起始节点u和终止节点v的列表构建图

u = th.tensor([0,0,0,0,0]) #起始节点
v = th.tensor([1,2,3,4,5]) #终止节点
star1 = dgl.DGLGraph((u,v))
nx.draw(star1.to_networkx(), with_labels=True) #可视化
# plt.show()

结果如下图:
神经网络框架DGL(图、节点、边及其特征赋值)
如果u、v之一是标量,那么DGL会自动使用boadscat机制,适应数组的长度

plt.clf()
u = th.tensor(0)
v = th.tensor([1,2,3,4,5])
star2= dgl.DGLGraph((u,v))
nx.draw(star2.to_networkx(), with_labels=True)

结果与上图类似

2. scipy中的稀疏矩阵,该稀疏矩阵储存这图的邻接矩

稀疏矩阵是图的邻接矩阵

u = th.tensor([0,0,0,0,0])
v = th.tensor([1,2,3,4,5])
adj = spp.coo_matrix((np.ones(len(u)), (u.numpy(), v.numpy()))) #稀疏矩阵
star3 = dgl.DGLGraph(adj)
nx.draw(star3.to_networkx(), with_labels=True)
plt.show()

结果如上图

3.networkx图对象转化

DGL中的图与networkx中的图是可以相互转化的

g_nx = nx.petersen_graph() #networkx内置的彼得森图
g_dgl = dgl.DGLGraph(g_nx) #生成dgl的图

import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(121)
nx.draw(g_nx, with_labels=True)
plt.title('Networkx')
plt.subplot(122)
nx.draw(g_dgl.to_networkx(), with_labels=True)
plt.title('DGL')
plt.show()

结果如下图,可以看出二者等价。
神经网络框架DGL(图、节点、边及其特征赋值)

4. 逐步添加节点与边

plt.clf()
g = dgl.DGLGraph()
g.add_nodes(10)
for i in range(0,5):
    g.add_edge(i, 0) #逐个添加边
src = list(range(5,8))
dst = th.tensor([0]*3)
g.add_edges(src, dst) #根据边起点,终点,一次性添加多条边
src = th.tensor([8,9])
dst = th.tensor([0,0])
g.add_edges(src, dst)
nx.draw(g.to_networkx(), with_labels=True)
plt.show()

结果如下:
神经网络框架DGL(图、节点、边及其特征赋值)

二、将特征赋给节点或者边,及查询方法

先构建一个图

g = dgl.DGLGraph()
g.add_nodes(10)
for i in range(0,10):
    g.add_edge(i, 0) #逐个添加边

将特征分配到节点或者边,使用字典的格式存储 {名字:特征张量},称之为fields。
ndata是访问图中节点数据的语法,类似于数组,通过切片访问
edata是访问图中边数据的语法,类似于数组,通过切片访问

1. 特征赋给节点或者边,及查询方法

x = th.randn(10, 3)
print(x)
g.ndata['x'] = x
print('第0个节点:', g.ndata['x'][0])
print('第1, 2个节点:', g.ndata['x'][[1, 2]])
print('第1, 2个节点:', g.ndata['x'][th.tensor([1, 2])])

print('图中边的数量:', len(g.edata)) #没有赋值之前是空的
g.edata['w'] = th.randn(10, 2)
print(g.edata['w'])
print('第0个边:', g.ndata['x'][0])
print('第1, 2个边:', g.ndata['x'][[1, 2]])
print('第1, 2个边:', g.ndata['x'][th.tensor([1, 2])])
#通过边的起始节点和终止节点的ID进行访问
print('起始节点为1,终止节点为0的边:', g.edata['w'][g.edge_id(1, 0)])
print('起始节点分别为1,2,3,终止节点均为0的边:', g.edata['w'][g.edge_ids([1,2,3,], 0)])
print('起始节点分别为1,2,3,终止节点均为0的边:', g.edata['w'][g.edge_ids([1,2,3,], [0,0,0])])

g.ndata['feats'] = th.zeros((10, 4))
print(g.node_attr_schemes()) #输出图中每一个特征shape等信息

#删除节点或者边的数据
g.ndata.pop('feats')
print(g.node_attr_schemes()) #输出图中每一个特征shape等信息

2.存在重复的边的情况

有的图可能存在两条重合的边,例如:1->0

lt.clf()
g_mutil = dgl.DGLGraph()
g_mutil.add_nodes(10)
g_mutil.ndata['x'] = th.randn(10, 2)
g_mutil.add_edges(list(range(1,10)),0) #图中只有9条边
g_mutil.add_edge(1,0) #再次添加一条1->0的边,此时有两条边了, 分别为第一条边和最后一条边
# 此时图*计10条边
g_mutil.edata['w'] = th.randn(10, 2)
print('第一条边数据:', g_mutil.edges[0].data['w'])
print('最后一条边数据', g_mutil.edges[9].data['w'])

g_mutil.edges[0].data['w'] = th.zeros(1, 2) #修改第一条边的数据
print('第一条边数据:', g_mutil.edges[0].data['w'])
print('第一条边数据:', g_mutil.edges[0].data)

一些节点和边的调用方法:

#所有的边
print(g_mutil.edges())

#所有的边
print(g_mutil.nodes())

#根据节点找边
eid_10 = g_mutil.edge_id(1, 0, return_array=True)
print(eid_10)
g_mutil.edges[eid_10].data['w'] = th.ones(len(eid_10), 2)
print(g_mutil.edata['w'])

nx.draw(g_mutil.to_networkx(), with_labels=True)
plt.show()

本文地址:https://blog.csdn.net/wufeil7/article/details/107106299