dgl.DGLGraph.inc
- DGLGraph.inc(typestr, ctx=device(type='cpu'), etype=None)[source]
返回给定边类型的边的关联矩阵表示。
关联矩阵是一个 n 行 m 列的稀疏矩阵,其中 n 是节点数,m 是边数。每个非零值指示边是否与节点关联。
关联矩阵 \(I\) 有三种类型
in (入)
:\(I[v, e] = 1\) 当 \(e\) 是 \(v\) 的入边时(或 \(v\) 是 \(e\) 的目标节点时);
\(I[v, e] = 0\) 否则。
out (出)
:\(I[v, e] = 1\) 当 \(e\) 是 \(v\) 的出边时(或 \(v\) 是 \(e\) 的源节点时);
\(I[v, e] = 0\) 否则。
both
(仅当源节点和目标节点类型相同时)\(I[v, e] = 1\) 当 \(e\) 是 \(v\) 的入边时;
\(I[v, e] = -1\) 当 \(e\) 是 \(v\) 的出边时;
\(I[v, e] = 0\) 否则(包括自环)。
- 参数:
- 返回:
关联矩阵。
- 返回类型:
框架稀疏张量
示例
以下示例使用 PyTorch 后端。
>>> import dgl
>>> g = dgl.graph(([0, 1], [0, 2])) >>> g.inc('in') tensor(indices=tensor([[0, 2], [0, 1]]), values=tensor([1., 1.]), size=(3, 2), nnz=2, layout=torch.sparse_coo) >>> g.inc('out') tensor(indices=tensor([[0, 1], [0, 1]]), values=tensor([1., 1.]), size=(3, 2), nnz=2, layout=torch.sparse_coo) >>> g.inc('both') tensor(indices=tensor([[1, 2], [1, 1]]), values=tensor([-1., 1.]), size=(3, 2), nnz=2, layout=torch.sparse_coo)