python神经网络框架_神经网络框架DGL（图、节点、边及其特征赋值）

101（入门）以后就是开始具体逐项学习图神经网络的各个细节。下面介绍：

1.如何构建图

2.将特征赋给节点或者边，及查询方法

这算是图神经网络最基础最基础的部分了。

一、如何构建图

DGL中创建的图的方法有：

1. 通过（u, v），u和v分别为起始节点和终止节点的列表，可以是numpy矩阵也可以是tensor

2. scipy中的稀疏矩阵，该稀疏矩阵储存这图的邻接矩阵

3. networkx图对象转化

4. 逐步添加节点与边

先导入所有可能需要的模块

import networkx as nx

import dgl

import torch as th

import numpy as np

import scipy.sparse as spp

1. 通过起始节点u和终止节点v的列表构建图

u = th.tensor([0,0,0,0,0]) #起始节点

v = th.tensor([1,2,3,4,5]) #终止节点

star1 = dgl.DGLGraph((u,v))

nx.draw(star1.to_networkx(), with_labels=True) #可视化

# plt.show()

结果如下图：

如果u、v之一是标量，那么DGL会自动使用boadscat机制，适应数组的长度