dgl 加载bin文件，获得邻接矩阵

要加载一个bin文件并获得邻接矩阵，可以使用dgl提供的load_graphs函数。具体步骤如下：

1. 导入dgl和pickle模块：

   import dgl
   import pickle

2. 使用pickle.load函数加载bin文件中的图数据：

   with open('graph.bin', 'rb') as f:
       graph_data = pickle.load(f)

3. 将图数据转换为dgl图对象：

   graph = dgl.graph(graph_data['edge_index'])

4. 调用dgl.graph中的to_dense()方法，将邻接矩阵转换为稠密矩阵：

   adj_matrix = graph.adjacency_matrix().to_dense()

至此，您就可以获得邻接矩阵了。需要注意的是，如果您的图是有向图，则需要在创建dgl图对象时指定参数is_directed=True。

相关问题

dgl 加载bin文件，获得邻接矩阵，不允许使用adj_matrix = graph.adjacency_matrix()

如果您不想使用`adj_matrix = graph.adjacency_matrix()`来获得邻接矩阵，可以使用以下方法：

方法一：使用`dgl.to_networkx`将dgl图对象转换为NetworkX图对象，然后使用NetworkX提供的方法获得邻接矩阵：

import dgl
import networkx as nx
import numpy as np

with open('graph.bin', 'rb') as f:
    graph_data = np.load(f, allow_pickle=True)

graph = dgl.graph((graph_data['edge_index'][0], graph_data['edge_index'][1]))
nx_graph = dgl.to_networkx(graph)
adj_matrix = nx.adjacency_matrix(nx_graph)

方法二：使用`dgl.to_scipy`将邻接矩阵转换为稀疏矩阵，然后使用`toarray()`方法将稀疏矩阵转换为稠密矩阵：

import dgl
import numpy as np

with open('graph.bin', 'rb') as f:
    graph_data = np.load(f, allow_pickle=True)

graph = dgl.graph((graph_data['edge_index'][0], graph_data['edge_index'][1]))
adj_matrix = dgl.to_scipy(graph.adjacency_matrix())
dense_matrix = adj_matrix.toarray()

需要注意的是，这两种方法都会将邻接矩阵转换为稠密矩阵，如果邻接矩阵过大，可能会导致内存溢出或性能问题。如果需要处理大规模的邻接矩阵，建议使用稀疏矩阵进行计算。

dgl 加载bin文件，获得邻接矩阵，不允许使用adj_matrix = graph.adjacency_matrix().to_dense()

如果您不想使用`adj_matrix = graph.adjacency_matrix().to_dense()`来获得邻接矩阵，可以使用以下方法：

方法一：使用`dgl.to_scipy`将邻接矩阵转换为稀疏矩阵，然后使用`toarray()`方法将稀疏矩阵转换为稠密矩阵：

import dgl
import numpy as np

with open('graph.bin', 'rb') as f:
    graph_data = np.load(f, allow_pickle=True)

graph = dgl.graph((graph_data['edge_index'][0], graph_data['edge_index'][1]))
adj_matrix = dgl.to_scipy(graph.adjacency_matrix())
dense_matrix = adj_matrix.toarray()

方法二：使用`dgl.backend.numpy()`将邻接矩阵转换为numpy数组，然后使用`numpy.ndarray`的`tolist()`方法将numpy数组转换为Python列表：

import dgl
import numpy as np

with open('graph.bin', 'rb') as f:
    graph_data = np.load(f, allow_pickle=True)

graph = dgl.graph((graph_data['edge_index'][0], graph_data['edge_index'][1]))
adj_matrix = graph.adjacency_matrix()
dense_matrix = dgl.backend.numpy()((adj_matrix != 0).astype(np.int32)).tolist()

需要注意的是，这两种方法都会将邻接矩阵转换为稠密矩阵，如果邻接矩阵过大，可能会导致内存溢出或性能问题。如果需要处理大规模的邻接矩阵，建议使用稀疏矩阵进行计算。