Python mxnet.contrib.ndarray.dgl_graph_compact用法及代码示例

用法:
mxnet.contrib.ndarray.dgl_graph_compact(*graph_data, **kwargs)

参数：

graph_data：(NDArray[]) - 输入图和输入顶点 ID。
return_mapping：(boolean, required) - 返回子图和父图之间的 vid 和 eid 映射。
graph_sizes：(tuple of <long>, required) - 每个图中的顶点数。
out：(NDArray, optional) - 输出 NDArray 来保存结果。

out：- 此函数的输出。

返回类型：

NDArray 或 NDArray 列表

此运算符压缩由 dgl_csr_neighbor_uniform_sample 和 dgl_csr_neighbor_non_uniform_sample 生成的 CSR 矩阵。这两个算子生成的 CSR 矩阵的末尾可能有很多空行和很多空列。此运算符删除这些空行和空列。

示例：

shape = (5, 5)
data_np = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20], dtype=np.int64)
indices_np = np.array([1,2,3,4,0,2,3,4,0,1,3,4,0,1,2,4,0,1,2,3], dtype=np.int64)
indptr_np = np.array([0,4,8,12,16,20], dtype=np.int64)
a = mx.nd.sparse.csr_matrix((data_np, indices_np, indptr_np), shape=shape)
seed = mx.nd.array([0,1,2,3,4], dtype=np.int64)
out = mx.nd.contrib.dgl_csr_neighbor_uniform_sample(a, seed, num_args=2, num_hops=1,
        num_neighbor=2, max_num_vertices=6)
subg_v = out[0]
subg = out[1]
compact = mx.nd.contrib.dgl_graph_compact(subg, subg_v,
        graph_sizes=(subg_v[-1].asnumpy()[0]), return_mapping=False)

compact.asnumpy()
array([[0, 0, 0, 1, 0],
       [2, 0, 3, 0, 0],
       [0, 4, 0, 0, 5],
       [0, 6, 0, 0, 7],
       [8, 9, 0, 0, 0]])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.contrib.ndarray.dgl_graph_compact。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

返回类型：

示例：