Python mxnet.ndarray.contrib.dgl_graph_compact用法及代碼示例

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

參數：

graph_data：(NDArray[]) - 輸入圖和輸入頂點 ID。
return_mapping：(boolean, required) - 返回子圖和父圖之間的 vid 和 eid 映射。
graph_sizes：(tuple of <long>, required) - 每個圖中的頂點數。
out：(NDArray, optional) - 輸出 NDArray 來保存結果。

out：- 此函數的輸出。

返回類型：

NDArray 或 NDArray 列表

此運算符壓縮由 dgl_csr_neighbor_uniform_sample 和 dgl_csr_neighbor_non_uniform_sample 生成的 CSR 矩陣。這兩個算子生成的 CSR 矩陣的末尾可能有很多空行和很多空列。此運算符刪除這些空行和空列。

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]])

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.ndarray.contrib.dgl_graph_compact。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

返回類型：

示例：