graph.edata['type'] = torch.LongTensor(etype)

这行代码将 `etype` 列表转换为 `torch.LongTensor` 类型，并将其赋值给图数据的边特征属性 `'type'`。

首先，使用 `torch.LongTensor(etype)` 将 `etype` 列表转换为 `torch.LongTensor` 类型的张量。

然后，将转换后的张量赋值给图数据的边特征属性 `'type'`，即 `graph.edata['type']`。

通过这行代码，我们将边类型信息存储在图数据的边特征属性 `'type'` 中。

相关问题

x=torch.tensor(1.) w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw1

这段代码中有一个小错误，第四行的y1计算时少写了一个乘号。正确的代码如下：

x=torch.tensor(1.) 
w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) 
b1=torch.tensor(1.) 
w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) 
b2=torch.tensor(1.) 
y1=x*w1+b1 
y2=y1*w2+b2 
dy2_dy1=torch.autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] 
dy1_dw1=torch.autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] 
dy2_dw1=torch.autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] 
dy2_dy1*dy1_dw1 
dy2_dw1

接下来回答你的问题：

这段代码中，dy2_dy1是y2对y1的导数，dy1_dw1是y1对w1的导数，dy2_dw1是y2对w1的导数。因此，dy2_dy1*dy1_dw1就是y2对w1的二阶导数，而dy2_dw1就是y2对w1的一阶导数。

def prepare_dgl_graph(args, dataset): """ indexed from 0 [base_u, base_u + n_user) [base_i, base_i + n_item) [base_c, base_c + n_category) base_u starts from 0 etype: 0 u-u 1 i-u 2 u-i 3 c-i 4 i-c """ src, dst, etype = [], [], [] bu = 0 bi = bu + dataset['userCount'] bc = bi + dataset['itemCount'] num_nodes = bc + dataset['categoryCount'] """ social network """ uids, fids = dataset['trust'].nonzero() src += (bu + uids).tolist() dst += (bu + fids).tolist() etype += [0] * dataset['trust'].nnz """ user-item interactions """ uids, iids = dataset['train'].nonzero() src += (bi + iids).tolist() dst += (bu + uids).tolist() etype += [1] * dataset['train'].nnz src += (bu + uids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [2] * dataset['train'].nnz """ item-categories relations """ iids, cids = dataset['category'].nonzero() src += (bc + cids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [3] * dataset['category'].nnz src += (bi + iids).tolist() dst += (bc + cids).tolist() etype += [4] * dataset['category'].nnz graph = dgl.graph((src, dst), num_nodes=num_nodes) graph.edata['type'] = torch.LongTensor(etype) return graph

这是一个名为 `prepare_dgl_graph` 的函数，用于为图神经网络准备 DGL 图数据。

函数首先定义了一些变量，包括 `src`、`dst` 和 `etype`，用于存储图的边的起始节点、目标节点和边的类型。

然后，根据数据集中的用户数、物品数和类别数，计算了节点的索引范围。其中，`bu` 表示用户节点的起始索引，`bi` 表示物品节点的起始索引，`bc` 表示类别节点的起始索引，`num_nodes` 表示图中节点的总数。

接下来，根据数据集中的社交网络关系构建了边。使用 `nonzero()` 方法找到稀疏矩阵 `dataset['trust']` 中非零元素的行索引和列索引，并将其作为边的起始节点和目标节点。将边的类型设置为 0，表示用户-用户之间的关系。

然后，根据数据集中的用户-物品交互构建了边。同样地，使用 `nonzero()` 方法找到稀疏矩阵 `dataset['train']` 中非零元素的行索引和列索引，并将其作为边的起始节点和目标节点。这里有两组边，一组是从物品到用户的边，另一组是从用户到物品的边。将边的类型分别设置为 1 和 2，表示物品-用户之间的关系。

最后，根据数据集中的物品-类别关系构建了边。同样地，使用 `nonzero()` 方法找到稀疏矩阵 `dataset['category']` 中非零元素的行索引和列索引，并将其作为边的起始节点和目标节点。这里有两组边，一组是从物品到类别的边，另一组是从类别到物品的边。将边的类型分别设置为 3 和 4，表示物品-类别之间的关系。

最后，使用 `dgl.graph()` 方法根据起始节点和目标节点创建了一个 DGL 图对象，并将边的类型存储在图的边数据中。

函数返回创建的图对象。