set_node_lazy_features

class dgl.dataloading.base.set_node_lazy_features(g, feature_names)

基类

为输入图的 ndata 分配惰性特征，用于预取优化。

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

如果图是同构的，这等价于

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

如果图是异构的，这等价于

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

参数:

• g (DGLGraph) – 输入图。

• feature_names (list[str] or dict[str, list[str]]) – 要预取的特征名称。

另请参阅

dgl.LazyFeature