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Function generate_feature

tests/python/common/test_heterograph-kernel.py:42–87  ·  view source on GitHub ↗

Create graph with src, edge, dst feature. broadcast can be 'u', 'e', 'v', 'none'

(g, broadcast="none", binary_op="none")

Source from the content-addressed store, hash-verified

40
41
42def generate_feature(g, broadcast="none", binary_op="none"):
43 """Create graph with src, edge, dst feature. broadcast can be 'u',
44 'e', 'v', 'none'
45 """
46 np.random.seed(31)
47 nv = g.num_nodes()
48 ne = g.num_edges()
49 if binary_op == "dot":
50 if broadcast == "e":
51 u = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D1, D2, D3, D4)))
52 e = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (ne, D2, 1, D4)))
53 v = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D1, D2, D3, D4)))
54 elif broadcast == "u":
55 u = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D2, 1, D4)))
56 e = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (ne, D1, D2, D3, D4)))
57 v = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D1, D2, D3, D4)))
58 elif broadcast == "v":
59 u = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D1, D2, D3, D4)))
60 e = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (ne, D1, D2, D3, D4)))
61 v = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D2, 1, D4)))
62 else:
63 u = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D1, D2, D3, D4)))
64 e = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (ne, D1, D2, D3, D4)))
65 v = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D1, D2, D3, D4)))
66 else:
67 if broadcast == "e":
68 u = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D1, D2, D3)))
69 e = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (ne, D2, 1)))
70 v = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D1, D2, D3)))
71 elif broadcast == "u":
72 u = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D2, 1)))
73 e = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (ne, D1, D2, D3)))
74 v = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D1, D2, D3)))
75 elif broadcast == "v":
76 u = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D1, D2, D3)))
77 e = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (ne, D1, D2, D3)))
78 v = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D2, 1)))
79 else:
80 u = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D1, D2, D3)))
81 e = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (ne, D1, D2, D3)))
82 v = F.tensor(np.random.uniform(-1, 1, (nv, D1, D2, D3)))
83 return (
84 F.astype(u, F.float32),
85 F.astype(v, F.float32),
86 F.astype(e, F.float32),
87 )
88
89
90def test_copy_src_reduce():

Callers 1

_testFunction · 0.85

Calls 4

uniformMethod · 0.80
num_nodesMethod · 0.45
num_edgesMethod · 0.45
astypeMethod · 0.45

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