dgl.softmax_nodes

dgl.softmax_nodes(graph, feat, *, ntype=None)

对节点特征执行图级别的softmax。

对于每个节点 \(v\in\mathcal{V}\) 及其特征 \(x_v\)，按如下方式计算其归一化特征：

\[z_v = \frac{\exp(x_v)}{\sum_{u\in\mathcal{V}}\exp(x_u)}\]

如果图是一批多个图，每个图独立计算softmax。结果张量与原始节点特征具有相同的形状。

Parameters:

• graph (DGLGraph.) – 输入图。

• feat (str) – 节点特征名称。

• ntype (str, optional) – 节点类型名称。如果图中只有一个节点类型，则可以省略。

Returns:

结果张量。

Return type:

张量

示例

>>> import dgl
>>> import torch as th

创建两个DGLGraph对象并初始化它们的节点特征。

>>> g1 = dgl.graph(([0, 1], [1, 0]))              # Graph 1
>>> g1.ndata['h'] = th.tensor([1., 1.])
>>> g2 = dgl.graph(([0, 1], [1, 2]))              # Graph 2
>>> g2.ndata['h'] = th.tensor([1., 1., 1.])

对一个图进行Softmax：

>>> dgl.softmax_nodes(g1, 'h')
tensor([.5000, .5000])

在批处理图上进行Softmax：

>>> bg = dgl.batch([g1, g2])
>>> dgl.softmax_nodes(bg, 'h')
tensor([.5000, .5000, .3333, .3333, .3333])

另请参阅

softmax_edges