本文主要是介绍使用 DGL图神经网络 分类全连接图的内外环。，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！
介绍
大约一个月前学习的DGL图神经网络时，为了便于自己学习和重温用的，从0搭建起来的例子。
有两条环状排列的节点，构造它们的全连接图，然后判断节点是属于内环还是属于外环。
输入有两个，一个是节点自身的XY坐标，一个是节点之间的关系图。
输出是一个onehot向量，只有两个结果，0或1。0代表为节点属于内环，1代表节点属于外环。
然后数据集里面，每个图的都是长这样的，但是它们的内环和外环的半径各不相同，环的中心坐标也各不相同。
内外环数据集会在首次运行时，自动和随机生成。
Github仓库：https://github.com/One-sixth/DGL-Classify-Ring
示例图：
Start / 开始
非常简单，只需要克隆本仓库，使用以下命令启动即可。
内外环图数据集会自动随机生成。
网络会自动开始训练和验证。
你可以在文件夹 show_dir 中看到训练中生成的图像。
git clone https://github.com/One-sixth/DGL-Classify-Ring
cd ./DGL-Classify-Ring
python gnn_example.py
这篇关于使用 DGL图神经网络 分类全连接图的内外环。的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
