API参考

• dgl
  • Graph Create Ops
  • 子图提取操作
  • 图变换操作
  • 图位置编码操作:
  • 图分区工具
  • 批处理和读取操作
  • 邻接相关工具
  • 图遍历与消息传播
  • 同质性测量
  • 标签信息量度量
  • Utilities
• dgl.data
  • Base Class
  • 节点预测数据集
  • 边预测数据集
  • 图预测数据集
  • 数据集适配器
  • Utilities
• dgl.dataloading
  • DataLoaders
  • Samplers
  • 采样器转换
  • 链接预测的负采样器
  • 用于特征预取的实用类和函数
• dgl.DGLGraph
  • DGLGraph
  • 查询元图结构
  • 查询图结构
  • 查询和操作稀疏格式
  • 查询和操作节点/边ID类型
  • 使用节点/边特征
  • 转换图
  • 邻接矩阵和关联矩阵
  • 使用DGLGraph进行计算
  • 查询和操作批次信息
  • Mutating topology
  • 设备控制
  • 杂项
• dgl.distributed
  • 初始化
  • 分布式图
  • 分布式张量
  • 分布式节点嵌入
  • 分布式嵌入优化器
  • 分布式工作负载分割
  • 分布式采样
  • Partition
• dgl.function
  • DGL 内置函数
  • Message functions
  • Reduce functions
• dgl.nn (PyTorch)
  • 卷积层
  • CuGraph 卷积层
  • Dense Conv Layers
  • 全局池化层
  • 用于链接预测和知识图谱完成的评分模块
  • 异构学习模块
  • 实用模块
  • 网络嵌入模块
  • 图变换器的实用模块
• dgl.nn (TensorFlow)
  • 卷积层
  • 全局池化层
  • 异构学习模块
• dgl.nn (MXNet)
  • 卷积层
  • Dense Conv Layers
  • 全局池化层
  • 异构学习模块
  • 实用模块
• dgl.ops
  • GSpMM 函数
  • GSDDMM 函数
  • Segment Reduce 模块
  • GatherMM 和 SegmentMM 模块
  • 支持的数据类型
  • 与消息传递API的关系
• dgl.sampling
  • 随机游走
  • 邻居采样
  • 负采样
• 用户自定义函数
  • Edge-wise 用户自定义函数
  • 节点级别的用户定义函数
  • 使用用户定义函数进行消息传递的度数分桶
• dgl.transforms
  • BaseTransform
  • Compose
  • AddSelfLoop
  • RemoveSelfLoop
  • AddReverse
  • ToSimple
  • LineGraph
  • KHopGraph
  • AddMetaPaths
  • GCNNorm
  • PPR
  • HeatKernel
  • GDC
  • NodeShuffle
  • DropNode
  • DropEdge
  • AddEdge
  • RandomWalkPE
  • LapPE
  • FeatMask
  • RowFeatNormalizer
  • SIGNDiffusion
  • ToLevi
  • SVDPE