set_edge_lazy_features

class dgl.dataloading.base.set_edge_lazy_features(g, feature_names)[source]

基类

将惰性特征分配给输入图的 edata 以进行预取优化。

当在 Sampler 中使用时，惰性特征标记了在模型计算之前应该获取哪些数据。有关详细解释，请参阅 guide-minibatch-prefetching。

如果图是同构的，这等价于

g.edata.update({k: LazyFeature(k, g.edata[dgl.EID]) for k in feature_names})

如果图是异构的，这等价于

for type_, names in feature_names.items():
    g.edges[type_].data.update(
        {k: LazyFeature(k, g.edges[type_].data[dgl.EID]) for k in names})

参数:

g (DGLGraph) – 图。
feature_names (list[str] 或 dict[etype, list[str]]) – 要预取的特征名称。 etype 键可以是字符串或三元组。

另请参阅

dgl.LazyFeature