DGL中以节点为输入、边为输出的图神经网络

是一种用于图数据分析和处理的机器学习模型。它通过对图中的节点和边进行特征提取和表示学习，从而实现对图数据的分类、预测和聚类等任务。

图神经网络的输入是一个图，其中节点表示图中的实体，边表示节点之间的关系或连接。以节点为输入意味着图神经网络将节点的特征作为模型的输入，通过学习节点之间的关系来提取节点的表示。而以边为输出意味着图神经网络可以通过学习节点之间的连接关系，预测节点之间是否存在边或边的属性。

图神经网络在许多领域都有广泛的应用，包括社交网络分析、推荐系统、生物信息学、化学分子分析等。它可以用于节点分类，即根据节点的特征将其分为不同的类别；节点预测，即预测节点的属性或标签；图分类，即将整个图分为不同的类别；图生成，即生成新的图数据等任务。

在腾讯云中，可以使用DGL库来构建和训练图神经网络模型。DGL是一个用于图神经网络的深度学习库，提供了丰富的图神经网络模型和算法实现。您可以通过腾讯云的DGL产品页面（https://cloud.tencent.com/product/dgl）了解更多关于DGL的信息和使用方法。

总结起来，DGL中以节点为输入、边为输出的图神经网络是一种用于图数据分析和处理的机器学习模型，它可以通过学习节点和边的特征和关系来实现对图数据的分类、预测和聚类等任务。在腾讯云中，可以使用DGL库来构建和训练图神经网络模型。