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Tugraph图学习技术详解
相关项目：
- TuGraph
- TuGraph-DB：https://github.com/TuGraph-family/tugraph-db
TuGraph图学习
目录
图学习典型工作流程
整体学习架构
加速稀疏计算
GPC编译加速
几秒钟内就比较容易生成好的稀疏算子。- 随机搜索
- 自动采样
编译加速
编译加速流水线GPC
SPMM和SDDMM优化
- 平铺来优化，加载稀疏矩阵中的值加载到缓冲区
- 分stage处理
SPMM DSL代码生成
SDMM DSL代码生成
AutoTune-Cost Model
加速效果
一键加速
TuGraph图学习实践
目录
TuGraph采样
TuGraph采样算子
采用更高效的采样算子得到子图，便于后续训练操作。全图训练
GetDB算子，将图数据转换成所需数据结构采样算子介绍
-
neighbor sampling
-
negative sampling
负采样生成不存在边的子图 -
edge sampling
图学习实战
- 编译
- 数据导入
- 特征转换
- 采样算子及编译
- 模型训练及保存
- 模型加载
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- 原文地址：https://blog.csdn.net/uncle_ll/article/details/132721778