本文主要是介绍GNN-第三方库：DGL【图神经网络框架，支持对异构图的处理，开源相关异构图神经网络的代码，在GCMC、RGCN等业内知名的模型实现上也取得了很好的效果】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、DGL库的实现与性能
实现GNN并不容易，因为它需要在不规则数据上实现较高的GPU吞吐量。
1、DGL库简介
DGL库的逻辑层使用了顶点域的处理方式，使代码更容易理解。同时，又在底层的内存和运行效率方面做了大量的工作，使得框架可以发挥出更好的性能。
2、DGL库特点
GCMC：DGL的内存优化支持在一个GPU上对MovieLens10M数据集进行训练（原实现需要从CPU中动态加载数据），从而将原本需要24小时的训练时间缩短到1个多小时。
RGCN：使用全新的异构图接口重新实现了RGCN。减少了内存开销。
HAN：提供的灵活接口可以将一个异构图通过元路径转变成同构图。
Metapath2vec：新的元路径采样实现比原实现快2倍。
3、分子化学的模型库DGL-Chem
该分子库提供包括分子性质预测和分子结构生成等预训练模型，以及训练知识图谱嵌入专用包DGL-KE。其中DGL-KE的性能更是出色。
在单GPU上，DGL-KE能在7分钟内使用经典的TransE模型训练出FB15K的图嵌入。而GraphVite（v0.1.0)在4个GPU上运算需要14分钟。
DGL-KE的首个版本发布了TransE、CompEx和Dis
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