DGL : Deep Graph Library pytorch와 tensorflow에서 자주 사용하는 클래스, 함수들을 모아서 사용하기 쉽게 구성된 라이브러리 라고 쉽게 생각하시면 될 것 같습니다!

ndata : node data(= node feature) | g.ndata : dictionary type edata : edge data(= edge feature) | g.edata : dictionary type src, dst 는 edge를 표현할 때 시작점 -> 도착점이므로 scrdata : 시작점 dstdata : 도착점 예를 들어 인스타그램 팔로우 그래프를 만든다고 가정해봅시다. 아래 예시는 사용자는 총 6명이고, 각각의 팔로우 여부를 의미합니다. (*참고로 dgl에서 노드는 0번부터 연속적으로 생성이 됩니다. 중간에 비어있는 id도 노드가 생성이 됩니다.) >>> src_ids = torch.tensor([0, 2, 3, 2, 1]) >>> dst_ids = torch.tensor([2..