DGL（Deep Graph Library）は、DMLC（Distributed Machine Learning Community）によって開発されたオープンソースのPythonライブラリで、グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Networks, GNNs）の研究と応用を専門としています。DGLは、豊富なグラフデータ構造、グラフニューラルネットワーク層、およびグラフアルゴリズムの実装を提供し、研究者や開発者がグラフデータの深層学習を効率的に行うのを支援することを目的としています。
グラフ構造は、ソーシャルネットワーク、知識グラフ、分子構造など、現実世界に遍在しています。従来の深層学習手法では、グラフの構造が不規則でノード間の接続が複雑であるため、グラフデータを直接処理することは困難です。グラフニューラルネットワーク（GNN）は、グラフデータを処理するために特別に設計された深層学習モデルであり、ノードとエッジの表現を学習し、ノード分類、リンク予測、グラフ分類などのタスクを実行できます。
しかし、GNNの実装と最適化は困難を伴います。異なるGNNモデルは、異なるメッセージパッシングメカニズムと集約関数を持ち、これらのモデルを手動で実装するには、大量のコードと専門知識が必要です。さらに、グラフデータの規模は通常非常に大きく、効率的な計算およびストレージ方法が必要です。
DGLの登場は、これらの問題を解決することを目的としており、GNNの開発とデプロイを簡素化し、高性能な計算能力を提供する統一されたフレームワークを提供します。
DGLは、次のようなさまざまなグラフ関連のタスクに適用できます。
DGLは、ますます多くの研究者やエンジニアによって使用されており、目覚ましい成果を上げています。