用户指南

(持续更新中)

2020年9月,DGL社区的一群热心贡献者把DGL用户指南译成了中文,方便广大中文用户群学习和使用DGL。

特此致谢下述贡献者:

章节

个人姓名/昵称

个人链接

第1章:图

张怀文/Huaiwen Zhang

https://github.com/huaiwen

1.1 关于图的基本概念

沈成 / mlsoar

https://github.com/mlsoar

1.2 图、节点和边

张建 / zhjwy9343

https://github.com/zhjwy9343

1.3 节点和边的特征

沈成 / mlsoar

https://github.com/mlsoar

1.4 从外部源创建图

沈成 / mlsoar

https://github.com/mlsoar

1.5 异构图

张怀文/Huaiwen Zhang

https://github.com/huaiwen

第2章:消息传递范式,

黄崟/Brook Huang

https://github.com/brookhuang16211

2.1 内置函数和消息传递API

黄崟/Brook Huang

https://github.com/brookhuang16211

2.2 编写高效的消息传递代码

黄崟/Brook Huang

https://github.com/brookhuang16211

2.3 在图的一部分上进行消息传递

陈知雨/Zhiyu Chen

https://www.zhiyuchen.com

2.4 在消息传递中使用边的权重

陈知雨/Zhiyu Chen

https://www.zhiyuchen.com

2.5 在异构图上进行消息传递

陈知雨/Zhiyu Chen

https://www.zhiyuchen.com

第3章:构建图神经网络(GNN)模块

陈知雨/Zhiyu Chen

https://www.zhiyuchen.com

3.1 DGL NN模块的构造函数

陈知雨/Zhiyu Chen

https://www.zhiyuchen.com

3.2 编写DGL NN模块的forward函数

栩栩的夏天

3.3 异构图上的GraphConv模块

栩栩的夏天

第4章:图数据处理管道

吴紫薇/ Maggie Wu

https://github.com/hhhiddleston

4.1 DGLDataset类

吴紫薇/ Maggie Wu

https://github.com/hhhiddleston

4.2 下载原始数据(可选)

吴紫薇/ Maggie Wu

https://github.com/hhhiddleston

4.3 处理数据

吴紫薇/ Maggie Wu

https://github.com/hhhiddleston

4.4 保存和加载数据

王建民/DrugAI

https://github.com/AspirinCode

4.5 使用ogb包导入OGB数据集

王建民/DrugAI

https://github.com/AspirinCode

第5章:训练图神经网络

王建民/DrugAI

https://github.com/AspirinCode

5.1 节点分类/回归,

王建民/DrugAI

https://github.com/AspirinCode

5.2 边分类/回归

徐东辉/DonghuiXu

https://github.com/rewonderful

5.3 链接预测

徐东辉/DonghuiXu

https://github.com/rewonderful

5.4 整图分类

莫佳帅子/Molasses

https://github.com/sleeplessai

第6章:在大图上的随机(批次)训练

莫佳帅子/Molasses

https://github.com/sleeplessai

6.1 针对节点分类任务的邻居采样训练方法

孟凡荣/kevin-meng

https://github.com/kevin-meng

6.2 针对边分类任务的邻居采样训练方法

莫佳帅子/Molasses

https://github.com/sleeplessai

6.3 针对链接预测任务的邻居采样训练方法

孟凡荣/kevin-meng

https://github.com/kevin-meng

6.4 定制用户自己的邻居采样器

孟凡荣/kevin-meng

https://github.com/kevin-meng

6.5 为小批次训练实现定制化的GNN模块

胡骏

https://github.com/CrawlScript

6.6 超大图上的精准离线推断

胡骏

https://github.com/CrawlScript

第7章:分布式训练

宋怡然/Yiran Song

https://github.com/rr-Yiran

7.1 分布式训练所需的图数据预处理

宋怡然/Yiran Song

https://github.com/rr-Yiran

7.2 分布式计算的API

李庆标/Qingbiao Li

https://qingbiaoli.github.io/

7.3 运行分布式训练/推断所需的工具

李庆标/Qingbiao Li

https://qingbiaoli.github.io/