dgl.save_graphs如何存储内存占用小的，给出代码示例

代码示例如下：

import dgl
import torch

# 创建一张图
g = dgl.graph([(0, 1), (1, 2), (2, 3)])
g.ndata['feat'] = torch.randn(4, 5)
g.edata['feat'] = torch.randn(3, 3)

# 以CSR格式存储
dgl.save_graphs('graph.bin', [g], 'csr')

# 以COO格式存储
dgl.save_graphs('graph.bin', [g], 'coo')

# 以EdgeList格式存储
dgl.save_graphs('graph.bin', [g], 'edgelist')

在上面的示例中，我们首先创建了一张图，然后分别以CSR、COO和EdgeList格式存储这张图。其中，CSR和COO都是适用于稀疏图的存储格式，可以减小存储空间和内存占用，而EdgeList则是一种简单的存储格式，可以将图的边列表保存为文本文件，适用于小规模的图。在实际使用中，需要根据具体的情况选择适合的存储格式。

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python 打乱dgl.load_graphs的图和标签

你可以使用Python的random模块中的shuffle方法来打乱dgl.load_graphs返回的图和标签列表。具体操作如下：

import random
import dgl

# 加载图和标签
graphs, labels = dgl.load_graphs('your_graphs_file', 'your_labels_file')

# 打乱图和标签的顺序
data = list(zip(graphs, labels))
random.shuffle(data)
graphs, labels = zip(*data)

# 接下来可以使用打乱后的图和标签进行训练等操作

在上述代码中，我们首先使用dgl.load_graphs方法加载图和标签，并将它们存储在两个列表中。然后，我们将图和标签列表打包成一个元组列表，并使用random.shuffle方法打乱它们的顺序。最后，我们使用zip(*data)解包元组列表并将打乱后的图和标签存储在两个新的列表中。

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/graphBatch.py", line 38, in <module> dgl.save_graphs(OUT_PATH + "merged_graph_train.bin",[merged_graph_train],'coo',{}) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\data\graph_serialize.py", l

这个错误提示表明在执行`dgl.save_graphs`函数时，传入的参数有误。具体而言，可能是以下几个原因：

1. `OUT_PATH`变量未定义或定义有误。

2. `merged_graph_train`变量未定义或定义有误。

3. 存储格式参数`format`有误。

4. `labels`参数有误。

需要检查以上几个原因，并根据实际情况进行修改。

修改后的代码示例如下：

import dgl
import torch

OUT_PATH = '/path/to/your/output/'
merged_graph_train = dgl.batch([g1, g2, g3])

# 以COO格式存储
dgl.save_graphs(OUT_PATH + "merged_graph_train.bin", [merged_graph_train], 'coo', {})

# 读取存储的图
glist, _ = dgl.load_graphs(OUT_PATH + "merged_graph_train.bin")
print(glist)

在上面的示例中，我们首先定义了`OUT_PATH`和`merged_graph_train`变量，并将三张图`g1`、`g2`、`g3`批量合并为`merged_graph_train`，然后以COO格式存储了`merged_graph_train`，最后用`load_graphs`函数读取了存储的图。