g = dgl.DGLGraph() g.add_nodes(drug_features.shape[0] + protein_features.shape[0])是什么意思

这段代码使用了 DGL（Deep Graph Library）库创建了一个空的有向图（DGLGraph）。其中，`drug_features.shape[0]` 表示药物特征的数量，`protein_features.shape[0]` 表示蛋白质特征的数量。`g.add_nodes(drug_features.shape[0] + protein_features.shape[0])` 表示向这个空图中添加了药物特征和蛋白质特征的节点，节点编号从 0 到 `drug_features.shape[0] + protein_features.shape[0] - 1`。这个过程相当于在图中添加了所有的节点。

相关问题

dgl.add_self_loop(g)

`dgl.add_self_loop(g)` 是一个 DGL (Deep Graph Library) 中的函数，用于在图 `g` 中添加自环。自环是指从节点到其自身的边。在某些图神经网络中，自环可以提供节点自身信息的表示，从而加强模型学习能力。

例如，对于节点嵌入模型，可以将自环视为节点自身的嵌入，从而将节点的自身信息考虑在内。具体地，如果一个节点 v 有自环，则在计算节点 v 的嵌入时，可以将自环的嵌入与邻居节点的嵌入一起考虑。

需要注意的是，如果图已经存在自环，则 `dgl.add_self_loop(g)` 不会改变该图的结构。

import dgl import numpy as np import torch import torch.nn as nn import dgl.function as fn # 生成10个节点和15条边的图 g = dgl.rand_graph(10, 15) # 为每个节点随机生成一个特征向量 feat = np.random.rand(10, 5) # 为每条边随机生成一个特征向量 e_feat = np.random.rand(15, 3) # 将特征向量添加到图中 g.ndata['feat'] = torch.from_numpy(feat) g.edata['e_feat'] =torch.from_numpy(e_feat) # 随机给每个节点分配一个标签 labels = np.random.randint(0, 3, size=(10,)) g.ndata['label'] = torch.from_numpy(labels) class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes): super(GraphSAGE, self).__init__() self.conv1 = dgl.nn.SAGEConv(in_feats, h_feats, 'mean') self.conv2 = dgl.nn.SAGEConv(h_feats, num_classes, 'mean') def forward(self, g, in_feat): h = self.conv1(g, in_feat) h = torch.relu(h) h = self.conv2(g, h) g.ndata['h'] = h hg = dgl.mean_nodes(g, 'h') return hg # 定义超参数 in_feats = 5 h_feats = 10 num_classes = 3 lr = 0.01 num_epochs = 20 # 创建模型和优化器 model = GraphSAGE(in_feats, h_feats, num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): logits = model(g, g.ndata['feat']) labels = g.ndata['label'] loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('Epoch %d | Loss: %.4f' % (epoch, loss.item())) # 预测 model.eval() with torch.no_grad(): logits = model(g, g.ndata['feat']) pred = logits.argmax(1) print('Predicted labels:', pred) 报错：RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个错误是因为在创建特征向量时使用了numpy中的float64类型，而在将特征向量添加到图中时使用了torch中的float32类型。你可以在生成特征向量时将其转换为float32类型，如下所示：

feat = np.random.rand(10, 5).astype(np.float32)
e_feat = np.random.rand(15, 3).astype(np.float32)

这样，在将特征向量添加到图中时，就可以直接使用它们了。