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2024-11-19 02:26:40 来源：足疗按摩源码分类：时尚

1.源码解析DGL消息传递及其算子融合优化
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3.DGL-KE 安装及使用

dgl源码

源码解析DGL消息传递及其算子融合优化

源码解析DGL消息传递及其算子融合优化，本文深入解读其核心机制与实践应用。消息传递是GNN通用计算框架的基础，其中MPNN（消息传递）成为了当前主流的计算范式，DGL、PyG等算法的flv苹果源码计算过程皆遵循这一设计。采用MPNN能统一抽象诸多GNN算法的迭代计算，显著提升系统的可维护性和可读性。

一、消息传递的原型

消息传递的基本原理来自《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》论文，其核心组件包括消息函数（M）、聚合函数（SIGMA）、更新函数（U）、读出函数（R）。消息函数（M）作用于边上，基于边特征和起终点特征生成边上新特征；聚合函数（SIGMA）作用于节点上，基于节点的相邻边特征生成节点新特征；更新函数（U）作用于节点上，基于节点特征进行运算生成节点新特征。这些函数在图的文华资金监控源码每一层独立定义，而读出函数则将图的最后一层embedding进行readout，这一过程形成了消息传递的完整框架。

二、GNN卷积中的消息传递

在DGL中，消息传递统一规范了GNN算法中的卷积计算过程。以DGL的SageConv卷积源码为例，其前向计算通过调用`graph.update_all(...)`方法进行消息传递。通过构建一个同构图，直观展示了消息传递的汕尾和梅州源码过程：节点按入度分组进行计算，绿框代表边的h特征，但实际上这些特征并未真正记录在边上，而是保持在相应的数据结构中。若需将特征记录在边上，可调用`apply_edges()`方法。

三、DGL中的消息传递框架

本文详细阐述了DGL中消息传递的架构设计与各模块的调用关系。以`DGLHeteroGraph.update_all()`作为起点进行分析，揭示了消息函数、挖矿管理系统源码聚合函数、更新函数之间的调用逻辑。这为理解DGL中的消息传递机制提供了清晰的框架。

四、常现实现与SPMM优化

DGL内置了对常用消息函数、聚合函数、消息聚合函数的优化，通过C++底层实现主要计算负载，以提高运算效率。轮回宝典指标源码对于其他情况，则使用Python层进行常规实现。本文分别介绍了这两种实现方式，并详细阐述了DGL中消息函数与聚合函数的常规实现，以及SPMM优化的原理与设计逻辑。通过实现SPMM，DGL实现了算子融合，进一步提升了计算效率。

本文通过解析DGL消息传递及其算子融合优化，旨在帮助读者深入理解GNN框架的核心机制与实际应用。通过详细的解析与实例说明，本文希望为读者学习DGL提供有价值的参考。如需引用，请访问官方发布平台。

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void main (void)

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}

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ç¬¬ä¸ä¸ªWindowsç¨åº

ä¼å¾å°ä¸è¡ä¿¡æ¯ï¼âThis program cannot be run in DOS modeâã

åå»ºä¸ä¸ªæ°å·¥ç¨ï¼éæ©âWindows executableâä»£æ¿âConsole applicationâï¼ç¹OK

#include <windows.h>

int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE hPrevInstance, LPSTR lpCmdLine, int nCmdShow)

{

MessageBox (NULL, Hello world from Lcc-Win!, Hello, MB_OK);

return 0;

}

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BOOL CALLBACK AboutDlgProc (HWND hwnd,UINT msg,WPARAM wParam,LPARAM lParam)

{

switch (msg)

{

case WM_COMMAND:

if (LOWORD(wParam) == IDOK)

{

EndDialog(hwnd,0);

return TRUE;

}

break;

}

return FALSE;

}

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#include <windows.h> //basic Windows header file

#include resources.h //resource identifiers (generated by WeditRes)

#include resources.dlg //resource scripts (generated by WeditRes)

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BEGIN

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END

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BOOL PlayRcSound (HINSTANCE hInst, LPCTSTR lpszSndName)

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HRSRC hr;

HGLOBAL hg;

LPVOID lpSndData;

hr = FindResource (hInst, lpszSndName, RT_RCDATA);

if (hr != NULL)

{

hg = LoadResource (hInst, hr);

if (hg != NULL)

{

lpSndData = LockResource (hg);

if (lpSndData != NULL)

{

return PlaySound((LPCTSTR)lpSndData, NULL, SND_MEMORY);

/* We do not need to unlock or unload the resource, */

/* Windows will take care of this */

}

return FALSE;

}

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PlayRcSound (hInst, MAKEINTRESOURCE(ID_MYSOUND));

PlayRcSound (hInst, MySound);

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DGL-KE 安装及使用

DGL-KE 现在兼容 Python3.5 及以上版本，内部基于 PyTorch 框架构建。

安装步骤如下：首先安装 PyTorch，命令为 pip3 install torch；接着安装 DGL，使用 pip3 install dgl==0.4.3；最后安装 DGL-KE，执行 pip3 install dglke。

通过源码编译也是可行的。

安装完成后，运行测试命令，将自动下载 FBK 数据集并进行训练。

DGL-KE 提供了5个开源数据集，无需准备数据即可直接使用命令训练。

每个数据集包含5个文件。命令格式如下，只需修改 --dataset 参数以选择不同的数据集。

对于自定义图谱数据的训练，命令与公开数据集类似，需要按照指定格式加载数据文件。

以下是使用单个GPU机器训练的命令示例，主要关注参数设置和数据文件格式。

在训练过程中，如遇到GPU不可用的情况，可移除GPU相关命令，以便使用CPU运行。

训练、预测及相似度计算的命令如下：

训练命令：DGLBACKEND=pytorch dglke_train --model_name TransR --data_path data/own_kg --data_files train.txt test.txt valid.txt --format raw_udd_hrt --dataset own_kg --batch_size --log_interval --neg_sample_size --regularization_coef=1e-9 --hidden_dim --gamma .9 --lr 0. --batch_size_eval --test -adv --gpu 1 --max_step

预测命令：DGLBACKEND=pytorch dglke_predict --model_path /root/lv_my_task/ckpts/TransE_l1_own_kg_0 --format 'h_r_*' --data_files head.list rel.list --score_func logsigmoid --topK 5 --raw_data --entity_mfile /root/lv_my_task/data/own_kg/entities.tsv --rel_mfile /root/lv_my_task/data/own_kg/relations.tsv

计算相似度命令：DGLBACKEND=pytorch dglke_emb_sim --emb_file /root/lv_my_task/ckpts/TransE_l1_own_kg_0/own_kg_TransE_l1_entity.npy --format 'l_*' --data_files head.list --topK --raw_data --mfile /root/lv_my_task/data/own_kg/entities.tsv

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