【教程】dgl检查graph是否为连通图/是否存在不连接的多部分

连通图是一个图论中的概念。一个无向图被称为连通图，当且仅当图中任意两个节点都有路径连接。换句话说，从图中的任意一个节点出发，都能通过一系列边到达图中的任何其他节...

【知识】Pytorch中基于索引的操作

PyTorch 是 Facebook 开发的一个 Python 库，用于运行和训练深度学习和机器学习算法。张量是机器或深度学习算法的基本数据结构，为了处理它们，...

【教程】实测np.fromiter 和 np.array 的性能

np.fromiter 是 NumPy 提供的一个函数，用于从可迭代对象（如生成器、列表等）创建一个 NumPy 数组。它直接从可迭代对象中逐个读取数据，适合在...

【知识】对比Share mem/Pin mem/GPU mem之间的传输速度

所以，share to gpu是最慢的，而对于pin和gpu之间的互传非常快(异步传输)。以后如何选，心里也大概有个数了。

【福利】最新可用！谷歌搜索和谷歌学术的镜像网站

Google搜索镜像2：https://gsearch.g.shellten.top/

【DGL系列】简单理解graph.update_all和spmm的区别

我们在看GNN相关的论文时候，都会说到邻接矩阵与特征矩阵之间是用到了spmm，在很久的旧代码上也是这么做的，比如：

【DGL系列】简单理解dgl.distributed.load_partition的返回参数

实际的信息更多。需要注意的是：因为节点/边已被重新标记，因此同一分区中的ID位于连续的ID范围内。

【教程】最新可用！Docker国内镜像源列表

【知识】pytorch中的pinned memory和pageable memory

默认情况下，主机 （CPU） 数据分配是可分页的。GPU 无法直接从可分页主机内存访问数据，因此当调用从可分页主机内存到设备内存的数据传输时，CUDA 驱动程序...

【DGL系列】DGL子图分区的生成和加载API

在启动训练作业之前，DGL 要求对输入数据进行分区并分发到目标计算机。为了处理不同尺度的图形，DGL 提供了 2 种分区方法：

【踩坑】pytorch中的索引与copy_结合不会复制数据及其解决方案

在PyTorch中，当你使用布尔掩码或索引来访问张量时，通常会创建一个新的张量，而不是对原始张量进行原地修改。在PyTorch中，切片操作通常会返回一个视图，而...

【教程】STM32实现触摸屏键盘输入法，支持符号、大小写和数字切换

C写的原生输入法，不调用其他的输入法库。键盘的图片数据存在SD卡内。本来还做了中文输入的，找不到代码放哪里了。

【知识】PyTorch中的数据类型dtype

对数据类型有个大致的了解还是很必要的，不然可能会遇到莫名的错误，比如出现负数、报错等，但不知道原因。

【DGL系列】remove_nodes从graph中删除节点

删除指定的节点并返回一个新graph。同时删除相应的特征，从节点相连的边也将被移除。删除后，DGL 会使用 ID 从 0 开始的剩余节点和边重新标记。

【DGL系列】详细分析DGL中dgl.NID和orig_id的区别

在做子图分区的时候，可以返回NID和orig_id，具体我们看看官方教程里的介绍：

【知识】DGL中graph默认的稀疏矩阵格式和coo格式不对的坑

3、再看被调用的函数：dgl.utils.data.graphdata2tensors

【踩坑】探究PyTorch中创建稀疏矩阵的内存占用过大的问题

对于CUDA的内存问题，那就可以使用torch.cuda.memory_stats()来看他的内存使用情况：

【教程】lighttpd配置端口反向代理

【踩坑】修复报错Cannot find DGL libdgl_sparse_pytorch_2.2.0.so

【踩坑】解决undetected-chromedriver报错cannot connect to-chrome

GitHub - seleniumbase/SeleniumBase: 📊 Python's all-in-one framework for web craw...