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目录
函数简介
函数作用：
从数据路径加载分区数据。
- 分区数据包括一个分区的图结构、一个node tensors字典、一个edge tensors字典和一些metadata。
- 分区可能包含 HALO 节点，即从其他分区复制的节点。但是，node tensors字典只包含属于本地分区的节点数据。
- 同样，edge tensors只包含属于本地分区的边数据。
- metadata包括全局图（而非本地分区）的信息，其中包括节点数、边数以及全局图的节点分配。
g, nodes_feats, efeats, gpb, graph_name, node_type, etype = dgl.distributed.load_partition(part_config, rank)入参参数:
part_config (str) – 分区配置文件的路径。
part_id (int) – 分区ID.
load_feats (bool, optional) – 是否加载节点/边的特征。如果为 False，返回的节点/边缘特征字典将为空。默认值为 True。
use_graphbolt (bool, optional) – 是否加载 GraphBolt 分区。默认值False。
返回参数:
DGLGraph – 图分区结构
Dict[str, Tensor] – 节点特征
Dict[(str, str, str), Tensor] – 边特征
GraphPartitionBook – 图分区信息
str – 图名称
List[str] – 节点类型
List[(str, str, str)] – 边类型
返参说明
子图 g
DGLGraph格式的子图，这个没啥好说的，非常常用。
节点特征 nodes_feats
包含训练集、验证集、测试集的mask，以及特征和标签。
当然，也可以自己往里面添加特征，比如：
nodes_feats['part_id'] = g.ndata.get['part_id']
nodes_feats['inner_node'] = g.ndata['inner_node'].bool()边特征 efeats
如果没有边特征，就是空的
分区信息 gpb
这个就很重要了。它维护着当前分区的信息，可以定位节点和边所需的所有信息，包括：
分区数量
节点或边所属的分区ID
分区具有的节点ID和边ID
分区中节点和边的本地 ID。
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。
我们会经常用到它，比如根据分区ID获取节点ID范围等等，比如：
node_ids = gpb.partid2nids(i)图名称 graph_name
图的名称，是在dgl.distributed.partition_graph时候给的。
节点类型 node_type
节点类型是用于处理异构图heterogeneous graphs的概念。异构图是指包含不同类型节点和边的图。每种类型的节点和边可能具有不同的属性和特征。
边类型 etype
与节点类型一样的含义。
进阶探索
g.ndata['part_id']
包含了HALO节点。数组大小是当前子图的节点数，其中的值代表节点所对应的全局分区ID。
g.ndata['inner_node']
包含了HALO节点。数组大小是当前子图的节点数，其中的0或1代表该节点是当前分区的节点还是HALO节点。可以使用torch.nonzero(g.ndata['inner_node'])来获取值为1所对应的索引。
gpb.partid2nids(i)
根据分区ID获取该分区内所有的全局节点ID范围。
dgl.NID
dgl.NID 是一个保留的键，用于标识节点的全局ID。
g.ndata['orig_id']
用于存储节点的原始 ID，因为在图进行分区时候会进行重新映射节点 ID。原始 ID可以用来追溯节点在原始图中的位置。注意，这个属性需要在dgl.distributed.partition_graph时候指定return_mapping=True才能生成。
- 原始 ID（
orig_id）：这是节点在原始图中的 ID，未经过分区或重新映射。这些 ID 保持了节点在原始图中的位置。 - 重新映射 ID（
dgl.NID）：在分区或其他处理过程中，节点 ID 可能会被重新映射以优化分区内的访问和计算效率。
