深度图谱库（DGL）入门

2020年2月27日

提醒我在pytorch学习到的深度图库（DGL）。基本上，以下文档将进行翻译，总结和组织。我们可能会回顾并在学习新事物时进行更正。

https://docs.dgl.ai

DGL概述

什么是深度图库？

Deep Graph Library是一个python库，用于在现有的深度学习框架（例如PyTorch和MXNet）上轻松实现图神经网络模型。

DGL的功能

DGL具有以下功能。

  • 从低级操作（如边缘和节点设置）到高级操作（如更新整个图形的功能）的多功能控制。
  • 通过自动批处理和稀疏矩阵乘法来优化计算速度。
  • 与现有深度学习框架的无缝集成。
  • 一个简单易用的界面，用于操作节点/边/图结构。
  • 巨型图（具有数千万个顶点的图）具有出色的可伸缩性。

支持机型

即将公布

如何安装DGL

支持的操作系统如下。
・ Ubuntu 16.04
・ MacOS X
・ Windows 10

支持以下库的后端。
・ Tensorflow
・ PyTorch
・ MXNet
・胶子

DGL需要Python 3.5或更高版本。 未在3.4之前进行测试。另外，由于DGL分为CPU版本和CUDA版本，因此在使用GPU时，请根据CUDA版本更改安装命令。

单击此处了解如何使用conda进行安装
单击此处了解如何使用pip进行安装

发表教程

十个模型已在不同领域中原型化。

  • 图的半监督学习（可能有数十亿个节点/边）
  • 图生成模型
  • 难以并行化的基于树的模型，例如TreeLSTM

・ GTC 2019 的 DGL 教程
在美国华盛顿举行的NVIDIA GPU技术会议（GTC DC讲座中使用的教程。

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