如何从networkx到dgl获取节点权重
如何从networkx到dgl获取节点权重
提问于 2022-01-21 15:17:28
考虑以下玩具networkx图：
import networkx as nx
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([(0, 1), (1, 2), (2, 3)])
G.nodes[0]["weight"] = 0
G.nodes[1]["weight"] = 10
G.nodes[2]["weight"] = 20
G.nodes[3]["weight"] = 30我想在dgl中使用它，但我不知道如何读取节点权重。我试图：
import dgl
dgl.from_networkx(G, node_attrs="weight")但这意味着：
File ~/venv/lib/python3.8/site-packages/dgl/convert.py:1279, in from_networkx(nx_graph, node_attrs, edge_attrs, edge_id_attr_name, idtype, device)
1277 for nid in range(g.number_of_nodes()):
1278 for attr in node_attrs:
-> 1279 attr_dict[attr].append(nx_graph.nodes[nid][attr])
1280 for attr in node_attrs:
1281 g.ndata[attr] = F.copy_to(_batcher(attr_dict[attr]), g.device)
KeyError: 'w'怎样才是正确的方法？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2022-01-21 18:12:01
从dgl医生在这里来看，node_attrs应该是一个属性名列表。因此，如果将dgl.from_networkx(G, node_attrs="weight")更改为dgl.from_networkx(G, node_attrs=["weight"])，将得到所需的结果。
见下面的代码：
import networkx as nx
import dgl
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([(0, 1), (1, 2), (2, 3)])
G.nodes[0]["weight"] = 0
G.nodes[1]["weight"] = 10
G.nodes[2]["weight"] = 20
G.nodes[3]["weight"] = 30
dgl.from_networkx(G, node_attrs=["weight"])和产出：
Graph(num_nodes=4, num_edges=3,
ndata_schemes={'weight': Scheme(shape=(), dtype=torch.int64)}
edata_schemes={})页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70803549
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