dgl.DGLGraph.has_edges_between

DGLGraph.has_edges_between(u, v, etype=None)[source]

返回图是否包含给定边。

参数:

  • u (节点 ID) –

    边的源节点 ID。允许的格式有

    • int: 单个节点。

    • Int Tensor: 每个元素都是一个节点 ID。张量必须与图具有相同的设备类型和 ID 数据类型。

    • iterable[int]: 每个元素都是一个节点 ID。

  • v (节点 ID) –

    边的目标节点 ID。允许的格式有

    • int: 单个节点。

    • Int Tensor: 每个元素都是一个节点 ID。张量必须与图具有相同的设备类型和 ID 数据类型。

    • iterable[int]: 每个元素都是一个节点 ID。

  • etype (str 或 (str, str, str), 可选) –

    边的类型名称。允许的类型名称格式有

    • (str, str, str) 分别表示源节点类型、边类型和目标节点类型。

    • 或者一个 str 边类型名称，如果该名称可以唯一标识图中的一个三元组格式。

    如果图只有一种边类型，则可以省略。

返回:

一个布尔标志张量，如果节点在图中，则每个元素为 True。如果输入是单个节点，则返回一个布尔值。

返回类型:

bool 或 bool Tensor

示例

以下示例使用 PyTorch 后端。

>>> import dgl
>>> import torch

创建一个同构图。

>>> g = dgl.graph((torch.tensor([0, 0, 1, 1]), torch.tensor([1, 0, 2, 3])))

查询边。

>>> g.has_edges_between(1, 2)
True
>>> g.has_edges_between(torch.tensor([1, 2]), torch.tensor([2, 3]))
tensor([ True, False])

如果图有多种边类型，则需要指定边类型。

>>> g = dgl.heterograph({
...     ('user', 'follows', 'user'): (torch.tensor([0, 1]), torch.tensor([1, 2])),
...     ('user', 'follows', 'game'): (torch.tensor([0, 1, 2]), torch.tensor([1, 2, 3])),
...     ('user', 'plays', 'game'): (torch.tensor([1, 3]), torch.tensor([2, 3]))
... })
>>> g.has_edges_between(torch.tensor([1, 2]), torch.tensor([2, 3]), 'plays')
tensor([ True, False])

当边类型存在歧义时，请改用规范边类型。

>>> g.has_edges_between(torch.tensor([1, 2]), torch.tensor([2, 3]),
...                     ('user', 'follows', 'user'))
tensor([ True, False])
>>> g.has_edges_between(torch.tensor([1, 2]), torch.tensor([2, 3]),
...                     ('user', 'follows', 'game'))
tensor([True, True])