欢迎来到深度图库教程和文档
深度图库（DGL）是一个Python包，旨在易于实现图神经网络模型系列，基于现有的深度学习框架（目前支持PyTorch、MXNet和TensorFlow）。它提供了消息传递的多样化控制，通过自动批处理和高度优化的稀疏矩阵内核进行速度优化，以及多GPU/CPU训练，以扩展到具有数亿节点和边的图。
入门指南
对于绝对初学者，请从DGL的闪电入门开始。 它涵盖了常见图机器学习任务的基本概念，并逐步介绍了如何构建图神经网络（GNNs）来解决这些问题。
对于希望学习更高级用法的熟悉用户，
Read the User Guide (中文版链接), which explains the concepts and usage of DGL in much more details.
通过GNNs的随机训练教程，该教程涵盖了在小批量大型图上训练GNNs的基本步骤。
Study classical papers 与DGL一起学习图机器学习的经典论文。
在API参考手册中搜索特定API的使用方法，该手册按命名空间组织所有DGL API。
贡献
DGL 是免费软件；您可以根据 Apache 许可证 2.0 的条款重新分发和/或修改它。我们欢迎贡献。加入我们的 GitHub 并查看我们的 贡献指南。