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  • 🆕 使用GraphBolt进行GNN的随机训练
  • 用户指南
    • 第1章：图
    • 第2章：消息传递
    • 第3章：构建GNN模块
    • 第4章：图数据管道
    • 第5章：训练图神经网络
    • 第6章：大型图上的随机训练
    • 第7章：分布式训练
    • 第8章：混合精度训练
  • 用户指南【包含过时信息】
  • 用户指南[过时的]
  • 🆕 教程: 图变换器
  • 教程: dgl.sparse
  • 在CPU上进行训练
  • 在多GPU上进行训练
  • 分布式训练
  • 使用DGL进行论文研究

API 参考

  • dgl
  • dgl.data
  • dgl.dataloading
  • dgl.DGLGraph
  • dgl.distributed
  • dgl.function
  • dgl.geometry
  • 🆕 dgl.graphbolt
  • dgl.nn (PyTorch)
  • dgl.nn.functional
  • dgl.ops
  • dgl.optim
  • dgl.sampling
  • dgl.sparse
  • dgl.multiprocessing
  • dgl.transforms
  • 用户自定义函数

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  • 为DGL做贡献
  • DGL 外部函数接口 (FFI)
  • 性能基准测试

杂项

  • 常见问题解答 (FAQ)
  • 环境变量
  • 资源
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  • User Guide
  • Edit on GitHub

用户指南

  • 第1章：图
  • 第2章：消息传递
  • 第3章：构建GNN模块
  • 第4章：图数据管道
  • 第5章：训练图神经网络
  • 第6章：大型图上的随机训练
  • 第7章：分布式训练
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