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@taishan1994
taishan1994 authored Aug 30, 2020
1 parent afdace1 commit 1ffa20d
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122 changes: 61 additions & 61 deletions README.md
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -20,14 +20,14 @@ begin 安装 4<br>
1.2 图、节点和边 5<br>
1.3 节点和边特征 6<br>
1.4 从外部来源创建图 7<br>
--1.4.1 从外部库创建 7<br>
--1.4.2 从磁盘创建 8<br>
---1.4.1 从外部库创建 7<br>
---1.4.2 从磁盘创建 8<br>
1.5 异构图 9<br>
1.5.1 创建一个异构图 9<br>
1.5.2 处理多种类型 11<br>
1.5.3 从磁盘建立异构图 12<br>
1.5.4 边类型子图 12<br>
1.5.5 将异构图转换为同构图 13<br>
---1.5.1 创建一个异构图 9<br>
---1.5.2 处理多种类型 11<br>
---1.5.3 从磁盘建立异构图 12<br>
---1.5.4 边类型子图 12<br>
---1.5.5 将异构图转换为同构图 13<br>
1.6 在GPU上使用DGLGraph 14<br>
2. 消息传递 15<br>
2.1 消息传递案例 15<br>
Expand All @@ -39,84 +39,84 @@ begin 安装 4<br>
3. 建立GNN模块 19<br>
3.1 DGL中NN Module的构造函数 19<br>
3.2 GDL中NN Module前向函数 20<br>
3.2.1 图检查和图类型规范化 21<br>
3.2.2 消息传递和归约 22<br>
3.2.3 归约得到输出后更新特征 22<br>
---3.2.1 图检查和图类型规范化 21<br>
---3.2.2 消息传递和归约 22<br>
---3.2.3 归约得到输出后更新特征 22<br>
3.3 异构GraphConv模块 23<br>
3.3.1 HeteroGraphConv实现逻 23<br>
---3.3.1 HeteroGraphConv实现逻 23<br>
4. 图数据管道 24<br>
4.1 DGLDataset类 24<br>
4.2 下载原始数据（可选） 27<br>
4.3 处理数据 28<br>
4.3.1 处理图分类数据集 28<br>
4.3.2 处理节点分类数据集 30<br>
4.3.3 处理链接预测数据集 31<br>
---4.3.1 处理图分类数据集 28<br>
---4.3.2 处理节点分类数据集 30<br>
---4.3.3 处理链接预测数据集 31<br>
4.4 保存和加载数据 33<br>
4.5 使用ogb包加载OGB数据集 34<br>
5. 训练图神经网络 35<br>
总览 35<br>
异构图 35<br>
5.1 节点分类/回归 36<br>
5.1.1 总览 37<br>
5.1.2 编写神经网络模型 37<br>
5.1.3 训练循环 37<br>
5.1.4 异构图 38<br>
---5.1.1 总览 37<br>
---5.1.2 编写神经网络模型 37<br>
---5.1.3 训练循环 37<br>
---5.1.4 异构图 38<br>
5.2 边分类/回归 40<br>
5.2.1 总览 40<br>
5.2.2 模型实现和节点分类的区别 40<br>
5.2.3 训练循环 41<br>
5.2.4 异构图 42<br>
5.2.5 预测异构图上现有边的边类型 43<br>
---5.2.1 总览 40<br>
---5.2.2 模型实现和节点分类的区别 40<br>
---5.2.3 训练循环 41<br>
---5.2.4 异构图 42<br>
---5.2.5 预测异构图上现有边的边类型 43<br>
5.3 链接预测 45<br>
5.3.1 总览 45<br>
5.3.2 与边分类模型实现的区别 45<br>
5.3.3 训练循环 45<br>
---5.3.1 总览 45<br>
---5.3.2 与边分类模型实现的区别 45<br>
---5.3.3 训练循环 45<br>
5.4 图分类 46<br>
5.4.1 总览 46<br>
5.4.2 图批量 47<br>
5.4.3 图读出 48<br>
5.4.4 编写神经网络模型 48<br>
5.4.5 训练循环 49<br>
5.4.6 异构图 50<br>
---5.4.1 总览 46<br>
---5.4.2 图批量 47<br>
---5.4.3 图读出 48<br>
---5.4.4 编写神经网络模型 48<br>
---5.4.5 训练循环 49<br>
---5.4.6 异构图 50<br>
6. 大图的随机训练 51<br>
6.1 通过邻域采样训练GNN以进行节点分类 52<br>
6.1.1 定义邻域采样器和数据加载器 52<br>
6.1.2 为minibatch训练调整你的模型 53<br>
6.1.3 训练循环 53<br>
6.1.4 对于异构图 54<br>
---6.1.1 定义邻域采样器和数据加载器 52<br>
---6.1.2 为minibatch训练调整你的模型 53<br>
---6.1.3 训练循环 53<br>
---6.1.4 对于异构图 54<br>
6.2 训练利用邻域采样进行边分类的GNN 55<br>
6.2.1 定义邻域采样器和数据加载器 55<br>
6.2.2 从原始图中移除minibatch中的边以进行邻域采样 56<br>
6.2.3 调整模型以进行minibatch训练 56<br>
6.2.4 训练循环 57<br>
6.2.5 对于异构图 58<br>
---6.2.1 定义邻域采样器和数据加载器 55<br>
---6.2.2 从原始图中移除minibatch中的边以进行邻域采样 56<br>
---6.2.3 调整模型以进行minibatch训练 56<br>
---6.2.4 训练循环 57<br>
---6.2.5 对于异构图 58<br>
6.3 通过邻域采样训练GNN进行链路预测 60<br>
6.3.1 使用负采样定义邻域采样器和数据加载器 60<br>
6.3.2 调整模型以进行minibatch训练 61<br>
6.3.3 训练循环 62<br>
6.3.4 对于异构图 62<br>
---6.3.1 使用负采样定义邻域采样器和数据加载器 60<br>
---6.3.2 调整模型以进行minibatch训练 61<br>
---6.3.3 训练循环 62<br>
---6.3.4 对于异构图 62<br>
6.4 自定义领域采样器 64<br>
6.4.1 用pencil and paper进行邻域采样 65<br>
6.4.2 查找消息传递依赖项 65<br>
6.4.3 多层minibatch消息传递的双向结构 67<br>
6.4.4 块在异构图上工作 68<br>
6.4.5 实现自定义邻域采样器 69<br>
6.4.6 为异构图生成边界 71<br>
---6.4.1 用pencil and paper进行邻域采样 65<br>
---6.4.2 查找消息传递依赖项 65<br>
---6.4.3 多层minibatch消息传递的双向结构 67<br>
---6.4.4 块在异构图上工作 68<br>
---6.4.5 实现自定义邻域采样器 69<br>
---6.4.6 为异构图生成边界 71<br>
6.5 实现自定义GNN模块进行minibatch训练 71<br>
6.5.1 异构图 72<br>
6.5.2 编写可用于同构图，二部图和块的模块 74<br>
---6.5.1 异构图 72<br>
---6.5.2 编写可用于同构图，二部图和块的模块 74<br>
6.6 对大型图进行精确离线推断 74<br>
6.6.1 实现离线推理 75<br>
---6.6.1 实现离线推理 75<br>
7. 分布式训练 76<br>
7.1 分布式训练的预处理 78<br>
7.1.1 负载均衡 79<br>
---7.1.1 负载均衡 79<br>
7.2 分布式APIs 79<br>
7.2.1 DGL分布式模块的初始化 79<br>
7.2.2 分布式图 80<br>
7.2.3 分布式张量 81<br>
7.2.4 分布式嵌入 81<br>
7.2.5 分布式采样 82<br>
7.2.6 分割工作量 83<br>
---7.2.1 DGL分布式模块的初始化 79<br>
---7.2.2 分布式图 80<br>
---7.2.3 分布式张量 81<br>
---7.2.4 分布式嵌入 81<br>
---7.2.5 分布式采样 82<br>
---7.2.6 分割工作量 83<br>
7.3 用于启动分布式训练/推理的工具 83<br>

As for the use of some APIs related to DGL, it is currently not considered.
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