dgl中数据格式是整数，nebula里面如果存的id是字符串，怎么用dgl来做图深度学习？
做一下id映射，将字符串的id转换为整数，存储两者的映射关系，图深度学习的结果需要通过映射关系再把id映射回原来的字符串型id。
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我在 GitHub - wey-gu/nebula-dgl: NebulaGraph DGL(Deep Graph Library) Integration Package. (WIP) （从 nebulagraph 读数据为 dgl 格式数据的 adaptor 项目）里参考了 @nicole 在 nebula-algorithm 中的方式把 vid 做了连续整型id的映射
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请问这种对增量图适用吗？比如来了新的节点到图谱中，需要重新训练模型吗？
模型本身增量的话目前是需要重新拉全图的。
不过有一点是如果使用的模型是 Inductive 的（比如 GraphSAGE），旧图训练的模型可以在包含全新的点的图上进行推理的。
所以说，每次训练的模型，只能用于旧的图么？
这取决于你用的模型是不是 Inductive 的，如果是，可以用在新图上
参考 Link prediction - how to deal with new nodes in test set - Questions - Deep Graph Library
好的，谢谢，我们的图是实时更新的，这里也是取决于模型是不是Inductive的么？
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模型只能是基于某一个过去的图进行训练，所以只要你利用模型推理时候使用的是更新后的新图，图上有新的点的话，就需要采用 inductive 的模型哈
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