1.4 从外部源创建图¶

可以从外部来源构造一个 DGLGraph 对象，包括：

从用于图和稀疏矩阵的外部Python库（NetworkX 和 SciPy）创建而来。
从磁盘加载图数据。

本节不涉及通过转换其他图来生成图的函数，相关概述请阅读API参考手册。

从外部库创建图¶

以下代码片段为从SciPy稀疏矩阵和NetworkX图创建DGL图的示例。

>>> import dgl
>>> import torch as th
>>> import scipy.sparse as sp
>>> spmat = sp.rand(100, 100, density=0.05) # 5%非零项
>>> dgl.from_scipy(spmat)                   # 来自SciPy
Graph(num_nodes=100, num_edges=500,
      ndata_schemes={}
      edata_schemes={})

>>> import networkx as nx
>>> nx_g = nx.path_graph(5) # 一条链路0-1-2-3-4
>>> dgl.from_networkx(nx_g) # 来自NetworkX
Graph(num_nodes=5, num_edges=8,
      ndata_schemes={}
      edata_schemes={})

注意，当使用 nx.path_graph(5) 进行创建时， DGLGraph 对象有8条边，而非4条。这是由于 nx.path_graph(5) 构建了一个无向的NetworkX图 networkx.Graph ，而 DGLGraph 的边总是有向的。所以当将无向的NetworkX图转换为 DGLGraph 对象时，DGL会在内部将1条无向边转换为2条有向边。使用有向的NetworkX图 networkx.DiGraph 可避免该行为。

>>> nxg = nx.DiGraph([(2, 1), (1, 2), (2, 3), (0, 0)])
>>> dgl.from_networkx(nxg)
Graph(num_nodes=4, num_edges=4,
      ndata_schemes={}
      edata_schemes={})

Note

DGL在内部将SciPy矩阵和NetworkX图转换为张量来创建图。因此，这些构建方法并不适用于重视性能的场景。

相关API： dgl.from_scipy()、 dgl.from_networkx()。

从磁盘加载图¶

有多种文件格式可储存图，所以这里难以枚举所有选项。本节仅给出一些常见格式的一般情况。

逗号分隔值（CSV）¶

CSV是一种常见的格式，以表格格式储存节点、边及其特征：

nodes.csv¶
age, title
43, 1
23, 3
…

edges.csv¶
src, dst, weight
0, 1, 0.4
0, 3, 0.9
…

许多知名Python库(如Pandas)可以将该类型数据加载到python对象(如 numpy.ndarray)中，进而使用这些对象来构建DGLGraph对象。如果后端框架也提供了从磁盘中保存或加载张量的工具(如 torch.save(), torch.load() )，可以遵循相同的原理来构建图。

另见：从成对的边 CSV 文件中加载 Karate Club Network 的教程。

JSON/GML 格式¶

如果对速度不太关注的话，读者可以使用NetworkX提供的工具来解析各种数据格式， DGL可以间接地从这些来源创建图。

DGL 二进制格式¶

DGL提供了API以从磁盘中加载或向磁盘里保存二进制格式的图。除了图结构，API也能处理特征数据和图级别的标签数据。 DGL也支持直接从S3/HDFS中加载或向S3/HDFS保存图。参考手册提供了该用法的更多细节。

相关API： dgl.save_graphs()、 dgl.load_graphs()。