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：

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。

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：

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 驱动程序必须首先分配一个临时的页面锁定或“固定”主机数组，将主机数据复制到...

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，而不是数据的副本。这意味着切片操作返回的张量和原始张量共享相同的内...

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。

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。

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：

模型地址：mistralai (Mistral AI_) (huggingface.co)，需要在这个网页上申请权限（地址填国外）

不同于TensorFlow、Caffe、CNTK等静态神经网络：网络构建一次反复使用，如果修改了网络不得不重头开始。