1.3 노드와 에지의 피처
노드들과 에지들의 그래프별 속성을 저장하기 위해서, DGLGraph 의 노드들과 에지들은 이름을 갖는 사용자 정의 피쳐를 갖을 수 있다. ndata 와 edata 인터페이스를 이용해서 이 피쳐들을 접근할 수 있다. 예를 들어, 아래 코드는 두 노드에 대한 피쳐를 생성하고(라인 8과 15에서 'x' 와 'y' 이름 피처), 한개의 에지 피처(라인 9에서 'x' 이름 피처)를 생성한다.
1>>> import dgl
2>>> import torch as th
3>>> g = dgl.graph(([0, 0, 1, 5], [1, 2, 2, 0])) # 6 nodes, 4 edges
4>>> g
5Graph(num_nodes=6, num_edges=4,
6 ndata_schemes={}
7 edata_schemes={})
8>>> g.ndata['x'] = th.ones(g.num_nodes(), 3) # node feature of length 3
9>>> g.edata['x'] = th.ones(g.num_edges(), dtype=th.int32) # scalar integer feature
10>>> g
11Graph(num_nodes=6, num_edges=4,
12 ndata_schemes={'x' : Scheme(shape=(3,), dtype=torch.float32)}
13 edata_schemes={'x' : Scheme(shape=(,), dtype=torch.int32)})
14>>> # different names can have different shapes
15>>> g.ndata['y'] = th.randn(g.num_nodes(), 5)
16>>> g.ndata['x'][1] # get node 1's feature
17tensor([1., 1., 1.])
18>>> g.edata['x'][th.tensor([0, 3])] # get features of edge 0 and 3
19 tensor([1, 1], dtype=torch.int32)
숫자 타입(예, float, double, int)의 피처들만 허용된다. 피처는 스칼라, 벡터, 또는 다차원 텐서가 가능하다.
각 노드 피처는 고유한 이름을 갖고, 각 에지 피쳐도 고유한 이름을 갖는다. 노드와 에지의 피쳐는 같은 이름을 갖을 수 있다. (예, 위 예의 ‘x’)
턴서 할당으로 피처가 만들어진다. 즉, 피처를 그래프의 각 노드/에지에 할당하는 것이다. 텐서의 첫번째 차원은 그래프의 노드/에지들의 개수와 같아야 한다. 그래프의 노드/에지의 일부에만 피쳐를 할당하는 것은 불가능하다.
같은 이름의 피처들은 같은 차원 및 같은 타입을 갖아야 한다.
피처 텐서는 행 위주(row-major)의 레이아웃을 따른다. 각 행-슬라이스는 한 노드 또는 이제의 피처를 저장한다. (아래 예제의 16줄 및 18줄을 보자)
가중치 그래프인 경우, 에지 피처로 가중치를 저장할 수 있다.
>>> # edges 0->1, 0->2, 0->3, 1->3
>>> edges = th.tensor([0, 0, 0, 1]), th.tensor([1, 2, 3, 3])
>>> weights = th.tensor([0.1, 0.6, 0.9, 0.7]) # weight of each edge
>>> g = dgl.graph(edges)
>>> g.edata['w'] = weights # give it a name 'w'
>>> g
Graph(num_nodes=4, num_edges=4,
ndata_schemes={}
edata_schemes={'w' : Scheme(shape=(,), dtype=torch.float32)})