当目标数据分散在主机内存中时，为GPU允许零复制访问大大提高了PCIe上的数据传输效率。 当输入数据在训练时间之前无法装入GPU内存，并且在训练时间期间需要传输数据时，此功能特别有用。 使用PyTorch-Direct，可以...
当目标数据分散在主机内存中时，为GPU允许零复制访问大大提高了PCIe上的数据传输效率。 当输入数据在训练时间之前无法装入GPU内存，并且在训练时间期间需要传输数据时，此功能特别有用。 使用PyTorch-Direct，可以...
DGL-LifeSci | 我们还有一个闲聊的渠道，可以进行实时讨论。 如果您想加入该频道，请联系 。 介绍 在过去的几年中，在图上进行深度学习已成为一种趋势。 生命科学中有很多图，例如分子图和生物网络，使其成为在图...
如果用dgl学习异构图神经网络，就会遇到这个函数。这个函数的作用就是返回异构图中指定元路径(meta path)的metagraph。 看官方API的解释： 意思是：返回一个图，其中任何节点u的后续节点都是可以通过给定元...
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参考：...class dgl.DGLGraph(graph_data=None, node_frame=None, edge_frame=None, multigraph=None, readonly=False, sort_csr=False, batch_num_nodes=None, ...
DGL-KE是一种高性能，易于使用且可扩展的软件包，用于学习大规模知识图嵌入。 该软件包在的顶部实现，开发人员可以在CPU机，GPU机以及具有一系列流行模型的集群上运行DGL-KE，这些模型包括 ， ， ， ， ，和 。 ...
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想知道每一步是怎样变化的 出处附上链接: https://docs.dgl.ai/generated/dgl.DGLGraph.multi_update_all.html#dgl.DGLGraph.multi_update_all
DGL-waic-2019-master.zip
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dgl.propagate 消息传播模块。 按照图遍历顺序传播消息并执行计算。 prop_nodes_XXX调用遍历算法XXX并在每次迭代时在访问节点集上触发pull()。 prop_edges_YYY应用遍历算法YYY并在每次迭代时在访问边缘集上触发...
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相较于dgl-0.4.x版本的改变2.新版dgl从稀疏矩阵导入得到graph数据，dgl.from_scipy()函数3.dgl.heterograph()函数4.结束语 软件环境 使用环境：python3.7 平台：Windows10 IDE：PyCharm dgl版本： 0.5.3 1.相较于dgl...
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