最近在忙我的省创，是有关于知识图谱的，其中有一个内容是使用rgcn的链接预测方法跑自己的数据集，我是用的dgl库中给出的在pytorch环境下实现rgcn的链接预测的代码，相关链接贴在这里：dgl库中关于rgcn的介绍文档dgl库中在pytorch环境下实现rgcn的链接预测的代码这个代码给的示例就是使用FB15k237数据集，调用方法是这样的：fromdgl.data.knowledge_graphimportFB15k237Datasetdata=FB15k237Dataset(reverse=False)graph=data[0]print("graph",graph)这里就调用了FB1

文章目录Anaconda安装1、进入[Anaconda官网](https://www.anaconda.com/)下载，下载完成后安装指令默认直到完成安装。2、进入AnacondaPrompt，使用conda指令来为不同的版本创建单独的环境：Pytorch安装1、打开NVIDIA控制面板，帮助-->系统信息-->组件，查看自己电脑显卡CUDA的版本号。2、进入[pytorch官网](https://pytorch.org/)，复制对应版本的安装口令（在pyt

大纲概述关于查看的方法查看显卡型号查看驱动版本查看CUDA版本查看显卡状态更新/下载显卡驱动（如果有需要）更新/下载CUDACUDA版本选择CUDA安装安装成功检验cuDNN安装GPU版本的pytorch安装GPU版本的tensorflow安装概述要想使用DGL需要基于后端，这里选择pytorch作为后端（其它的比如说有tensorflow）。要想使用PyTorch可以选择GPU和CPU两个版本，这里按照GPU来安装。要想安装GPU版本的PyTorch需要安装CUDA。要想安装CUDA需要选择和显卡驱动兼容的版本。CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是N

目录第1章：图本章路线图1.1关于图的基本概念1.2图、节点和边1.3节点和边的特征1.4从外部源创建图从外部库创建图从磁盘加载图逗号分隔值（CSV）JSON/GML格式DGL二进制格式1.5异构图创建异构图使用多种类型从磁盘加载异构图逗号分隔值（CSV）DGL二进制格式边类型子图将异构图转化为同构图第2章：消息传递范式消息传递范式本章路线图2.1内置函数和消息传递API2.2编写高效的消息传递代码2.3在图的一部分上进行消息传递2.4在异构图上进行消息传递第3章：构建图神经网络（GNN）模块本章路线图3.1DGLNN模块的构造函数3.2编写DGLNN模块的forward函数输入图对象的规范检

2019年，纽约大学、亚马逊云科技联手推出图神经网络框架DGL(DeepGraphLibrary)。如今DGL1.0正式发布！DGL1.0总结了过去三年学术界或工业界对图深度学习和图神经网络（GNN）技术的各类需求。从最先进模型的学术研究到将GNN扩展到工业级应用，DGL1.0为所有用户提供全面且易用的解决方案，以更好的利用图机器学习的优势。DGL1.0为不同场景提供的解决方案。DGL1.0采用分层和模块化的设计，以满足各种用户需求。本次发布的关键特性包括：100多个开箱即用的GNN模型示例，15多个在OpenGraphBenchmark（OGB）上排名靠前的基准模型；150多个GNN常用模块

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