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sample_neighbors_cn.rst

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sample_neighbors

.. py:function:: paddle.geometric.sample_neighbors(row, colptr, input_nodes, sample_size=-1, eids=None, return_eids=False, perm_buffer=None, name=None)

主要应用于图学习领域，主要目的是提供高性能图邻居采样方法。通过输入图的 CSC（Compressed Sparse Column，压缩列信息），分别对应 row 和 colptr，从而将图转换为适用于邻居采样的格式，再输入需要进行采样的中心节点 input_nodes，以及采样的邻居个数 sample_size，从而可以获得对应中心节点采样后的邻居。另外，在 GPU 版本提供了 Fisher-yates 高性能图采样方法。

参数

  • row (Tensor) - 输入原始图的 CSC 格式的行信息，数据类型为：int32、int64，形状为[num_edges, 1] 或 [num_edges]。
  • colptr (Tensor) - 输入原始图的 CSC 格式的压缩列信息，数据类型应当与 row 一致，形状为[num_nodes + 1, 1]或 [num_nodes + 1]。
  • input_nodes (Tensor) - 需进行邻居采样的中心节点信息，数据类型应当与 row 一致。
  • sample_size (int) - 采样邻居个数。默认值为-1，表示采样输入中心节点的所有邻居。
  • eids (Tensor，可选) - 输入原始图在 CSC 格式下的边编号信息。如果 return_eids 为 True，则不能为空。数据类型应当与 row 一致。默认为 None，表示不需要返回边编号信息。
  • return_eids (bool) - 是否返回采样后对应的原始边编号信息，默认为 False。
  • perm_buffer (Tensor，可选) - Fisher-yates 采样方法需要用到的缓存 Tensor。如果需使用高性能图采样方法，则不能为空。数据类型应当与 row 一致，形状为[num_edges]，填充内容为 0 至 num_edges 的顺序递增序列。
  • name (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。

返回

  • out_neighbors (Tensor) - 返回采样后的邻居节点。
  • out_count (Tensor) - 返回中心节点各自对应的采样邻居数目，形状应该与 input_nodes 一致。
  • out_eids (Tensor) - 如果 return_eids 为 True，则会返回采样边对应的编号信息，否则不返回。

代码示例

COPY-FROM: paddle.geometric.sample_neighbors