DGL

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进阶材料

  • 🆕 使用 GraphBolt 进行 GNN 的随机训练
  • 用户指南
    • 第一章：图
    • 第二章：消息传递
    • 第三章：构建 GNN 模块
    • 第四章：图数据管线
    • 第五章：训练图神经网络
    • 第六章：在大图上进行随机训练
    • 第七章：分布式训练
    • 第八章：混合精度训练
  • 用户指南【包含过时信息】
  • 사용자 가이드[시대에 뒤쳐진]
  • 🆕 教程：图 Transformer
  • 教程：dgl.sparse
  • 在 CPU 上训练
  • 在多个 GPU 上训练
  • 分布式训练
  • 使用 DGL 进行论文研读

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

注意事项

  • 贡献给 DGL
  • 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
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用户指南

  • 第一章：图
  • 第二章：消息传递
  • 第三章：构建 GNN 模块
  • 第四章：图数据管线
  • 第五章：训练图神经网络
  • 第六章：在大图上进行随机训练
  • 第七章：分布式训练
  • 第八章：混合精度训练
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