00105-Deep Graph Library (DGL) 学习笔记-ubuntu

前言

Deep Graph Library (DGL) 学习笔记.

Deep Graph Library (DGL) is a Python package built for easy implementation of graph neural network model family, on top of existing DL frameworks (currently supporting PyTorch, MXNet and TensorFlow). It offers a versatile control of message passing, speed optimization via auto-batching and highly tuned sparse matrix kernels, and multi-GPU/CPU training to scale to graphs of hundreds of millions of nodes and edges.

官网：https://www.dgl.ai/

文档地址：https://docs.dgl.ai/

Github 地址：https://github.com/dmlc/dgl

操作系统：Ubuntu 22.04.2 LTS

参考文档

1. 【scipy.sparse包】Python稀疏矩阵详解
2. scipy 稀疏矩阵详解
3. Categorical data
4. pandas.Series.cat
5. pandas.Series.cat.codes
6. DataFrame.groupby
7. TORCH.BMM

Home

文档地址：https://docs.dgl.ai/index.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/01-Welcome to Deep Graph Library Tutorials and Documentation — DGL 1.1.2post1 documentation.pdf

Install and Setup

文档地址：https://docs.dgl.ai/install/index.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/02-Install and Setup — DGL 1.1.2post1 documentation.pdf

A Blitz Introduction to DGL

文档地址：https://docs.dgl.ai/tutorials/blitz/index.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/03-A Blitz Introduction to DGL — DGL 1.1.2post1 documentation.pdf

Node Classification with DGL

文档地址：https://docs.dgl.ai/tutorials/blitz/1_introduction.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/04-Node Classification with DGL — DGL 1.1.2post1 documentation.pdf

How Does DGL Represent A Graph?

文档地址：https://docs.dgl.ai/tutorials/blitz/2_dglgraph.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/05-How Does DGL Represent A Graph_ — DGL 1.1.2post1 documentation.pdf

Write your own GNN module

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Link Prediction using Graph Neural Networks

文档地址：https://docs.dgl.ai/tutorials/blitz/4_link_predict.html

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Training a GNN for Graph Classification

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Make Your Own Dataset

文档地址：https://docs.dgl.ai/tutorials/blitz/6_load_data.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/09-Make Your Own Dataset — DGL 1.1.3 documentation.pdf

User Guide

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/index.html

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Chapter 1: Graph

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1.1 Some Basic Definitions about Graphs (Graphs 101)

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/graph-basic.html

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1.2 Graphs, Nodes, and Edges

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1.3 Node and Edge Features

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1.4 Creating Graphs from External Sources

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1.5 Heterogeneous Graphs

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1.6 Using DGLGraph on a GPU

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/graph-gpu.html

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Chapter 2: Message Passing

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/message.html

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2.1 Built-in Functions and Message Passing APIs

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/message-api.html

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2.2 Writing Efficient Message Passing Code

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/message-efficient.html

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2.3 Apply Message Passing On Part Of The Graph

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/message-part.html

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2.5 Message Passing on Heterogeneous Graph

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/message-heterograph.html

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Chapter 3: Building GNN Modules

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3.1 DGL NN Module Construction Function

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/nn-construction.html

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3.2 DGL NN Module Forward Function

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/nn-forward.html

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3.3 Heterogeneous GraphConv Module

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/nn-heterograph.html

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Chapter 4: Graph Data Pipeline

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4.1 DGLDataset class

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/data-dataset.html

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4.2 Download raw data (optional)

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/data-download.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/29-4.2 Download raw data (optional) — DGL 1.1.3 documentation.pdf

4.3 Process data

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/data-process.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/30-4.3 Process data — DGL 1.1.3 documentation.pdf

4.4 Save and load data

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/data-savenload.html

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4.5 Loading OGB datasets using ogb package

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/data-loadogb.html

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4.6 Loading data from CSV files

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/data-loadcsv.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/33-4.6 Loading data from CSV files — DGL 1.1.3 documentation.pdf

Chapter 5: Training Graph Neural Networks

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/training.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/34-Chapter 5_ Training Graph Neural Networks — DGL 1.1.3 documentation.pdf

5.1 Node Classification/Regression

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/training-node.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/35-5.1 Node Classification_Regression — DGL 1.1.3 documentation.pdf

5.2 Edge Classification/Regression

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/training-edge.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/36-5.2 Edge Classification_Regression — DGL 1.1.3 documentation.pdf

5.3 Link Prediction

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/training-link.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/37-5.3 Link Prediction — DGL 1.1.3 documentation.pdf

5.4 Graph Classification

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/training-graph.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/38-5.4 Graph Classification — DGL 1.1.3 documentation.pdf

5.5 Use of Edge Weights

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/training-eweight.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/39-5.5 Use of Edge Weights — DGL 1.1.3 documentation.pdf

Chapter 6: Stochastic Training on Large Graphs

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/minibatch.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/40-Chapter 6_ Stochastic Training on Large Graphs — DGL 1.1.3 documentation.pdf

6.1 Training GNN for Node Classification with Neighborhood Sampling

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/minibatch-node.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/41-6.1 Training GNN for Node Classification with Neighborhood Sampling — DGL 1.1.3 documentation.pdf

6.2 Training GNN for Edge Classification with Neighborhood Sampling

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/minibatch-edge.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/42-6.2 Training GNN for Edge Classification with Neighborhood Sampling — DGL 1.1.3 documentation.pdf

6.3 Training GNN for Link Prediction with Neighborhood Sampling

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/minibatch-link.html

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6.4 Implementing Custom Graph Samplers

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/minibatch-custom-sampler.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/44-6.4 Implementing Custom Graph Samplers — DGL 1.1.3 documentation.pdf

6.5 Implementing Custom GNN Module for Mini-batch Training

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/minibatch-nn.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/45-6.5 Implementing Custom GNN Module for Mini-batch Training — DGL 1.1.3 documentation.pdf

6.6 Exact Offline Inference on Large Graphs

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/minibatch-inference.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/46-6.6 Exact Offline Inference on Large Graphs — DGL 1.1.3 documentation.pdf

6.7 Using GPU for Neighborhood Sampling

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/minibatch-gpu-sampling.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/47-6.7 Using GPU for Neighborhood Sampling — DGL 1.1.3 documentation.pdf

6.8 Feature Prefetching

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/minibatch-prefetching.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/48-6.8 Feature Prefetching — DGL 1.1.3 documentation.pdf

Chapter 7: Distributed Training

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/distributed.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/49-Chapter 7_ Distributed Training — DGL 1.1.3 documentation.pdf

7.1 Data Preprocessing

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/distributed-preprocessing.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/50-7.1 Data Preprocessing — DGL 1.1.3 documentation.pdf

7.2 Tools for launching distributed training/inference

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/distributed-tools.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/51-7.2 Tools for launching distributed training_inference — DGL 1.1.3 documentation.pdf

7.3 Programming APIs

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/distributed-apis.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/52-7.3 Programming APIs — DGL 1.1.3 documentation.pdf

7.4 Advanced Graph Partitioning

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/distributed-partition.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/53-7.4 Advanced Graph Partitioning — DGL 1.1.3 documentation.pdf

7.5 Heterogeneous Graph Under The Hood

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/distributed-hetero.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/54-7.5 Heterogeneous Graph Under The Hood — DGL 1.1.3 documentation.pdf

Chapter 8: Mixed Precision Training

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide/mixed_precision.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/55-Chapter 8_ Mixed Precision Training — DGL 1.1.3 documentation.pdf

用户指南

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/index.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/56-用户指南 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

第1章：图

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/graph.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/57-第1章：图 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

1.1 关于图的基本概念

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/graph-basic.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/58-1.1 关于图的基本概念 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

1.2 图、节点和边

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/graph-graphs-nodes-edges.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/59-1.2 图、节点和边 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

1.3 节点和边的特征

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/graph-feature.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/60-1.3 节点和边的特征 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

1.4 从外部源创建图

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/graph-external.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/61-1.4 从外部源创建图 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

1.5 异构图

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/graph-heterogeneous.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/62-1.5 异构图 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

1.6 在GPU上使用DGLGraph

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/graph-gpu.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/63-1.6 在GPU上使用DGLGraph — DGL 1.1.3 documentation.pdf

第2章：消息传递范式

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/message.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/64-第2章：消息传递范式 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

2.1 内置函数和消息传递API

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/message-api.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/65-2.1 内置函数和消息传递API — DGL 1.1.3 documentation.pdf

2.2 编写高效的消息传递代码

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/message-efficient.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/66-2.2 编写高效的消息传递代码 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

2.3 在图的一部分上进行消息传递

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/message-part.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/67-2.3 在图的一部分上进行消息传递 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

2.5 在异构图上进行消息传递

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/message-heterograph.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/68-2.5 在异构图上进行消息传递 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

第3章：构建图神经网络（GNN）模块

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/nn.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/69-第3章：构建图神经网络（GNN）模块 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

3.1 DGL NN模块的构造函数

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/nn-construction.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/70-3.1 DGL NN模块的构造函数 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

3.2 编写DGL NN模块的forward函数

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/nn-forward.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/71-3.2 编写DGL NN模块的forward函数 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

3.3 异构图上的GraphConv模块

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/nn-heterograph.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/72-3.3 异构图上的GraphConv模块 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

第4章：图数据处理管道

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/data.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/73-第4章：图数据处理管道 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

4.1 DGLDataset类

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/data-dataset.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/74-4.1 DGLDataset类 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

4.2 下载原始数据（可选）

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/data-download.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/75-4.2 下载原始数据（可选） — DGL 1.1.3 documentation.pdf

4.3 处理数据

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/data-process.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/76-4.3 处理数据 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

4.4 保存和加载数据

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/data-savenload.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/77-4.4 保存和加载数据 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

4.5 使用ogb包导入OGB数据集

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/data-loadogb.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/78-4.5 使用ogb包导入OGB数据集 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

第5章：训练图神经网络

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/training.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/79-第5章：训练图神经网络 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

5.1 节点分类/回归

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/training-node.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/80-5.1 节点分类_回归 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

5.2 边分类/回归

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/training-edge.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/81-5.2 边分类_回归 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

5.3 链接预测

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/training-link.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/82-5.3 链接预测 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

5.4 整图分类

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/training-graph.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/83-5.4 整图分类 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

第6章：在大图上的随机（批次）训练

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/minibatch.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/84-第6章：在大图上的随机（批次）训练 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

6.1 针对节点分类任务的邻居采样训练方法

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/minibatch-node.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/85-6.1 针对节点分类任务的邻居采样训练方法 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

6.2 针对边分类任务的邻居采样训练方法

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/minibatch-edge.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/86-6.2 针对边分类任务的邻居采样训练方法 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

6.3 针对链接预测任务的邻居采样训练方法

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/minibatch-link.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/87-6.3 针对链接预测任务的邻居采样训练方法 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

6.4 定制用户自己的邻居采样器

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/minibatch-custom-sampler.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/88-6.4 定制用户自己的邻居采样器 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

6.5 为小批次训练实现定制化的GNN模块

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/minibatch-nn.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/89-6.5 为小批次训练实现定制化的GNN模块 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

6.6 超大图上的精准离线推断

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/minibatch-inference.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/90-6.6 超大图上的精准离线推断 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

第7章：分布式训练

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/distributed.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/91-第7章：分布式训练 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

7.1 分布式训练所需的图数据预处理

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/distributed-preprocessing.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/92-7.1 分布式训练所需的图数据预处理 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

7.2 分布式计算的API

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/distributed-apis.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/93-7.2 分布式计算的API — DGL 1.1.3 documentation.pdf

7.3 运行分布式训练/推断所需的工具

文档地址：https://docs.dgl.ai/guide_cn/distributed-tools.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/94-7.3 运行分布式训练_推断所需的工具 — DGL 1.1.3 documentation.pdf

Relational Graph Convolutional Network

文档地址：https://docs.dgl.ai/tutorials/models/1_gnn/4_rgcn.html

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/95-Relational Graph Convolutional Network — DGL 1.1.3 documentation.pdf

rgcn/link.py

文档地址：https://github.com/dmlc/dgl/blob/master/examples/pytorch/rgcn/link.py

参考文档：

1. dgl.data.FB15k237Dataset
2. dgl.DGLGraph.edges
3. torch.unique
4. dgl.norm_by_dst
5. numpy.tile
6. random.randint
7. random.uniform
8. dgl.DGLGraph.find_edges
9. numpy.unique
10. numpy.stack
11. dgl.dataloading.GraphDataLoader
12. torch.utils.data.DataLoader
13. tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html
14. dgl.nn.tensorflow.conv.RelGraphConv
15. dgl.nn.pytorch.conv.RelGraphConv
16. torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits
17. torch.nn.utils.clip_grad_norm_
18. torch.sort
19. torch.nonzero

笔记 pdf 地址：https://cdn.jsdelivr.net/gh/LuYF-Lemon-love/susu-docs-pdf/dgl/96-dgl_examples_pytorch_rgcn_link.py at master · dmlc_dgl · GitHub.pdf

结语

第一百零五篇博文写完，开心！！！！

今天，也是充满希望的一天。