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先给结论
源码解读
代码验证
网上没找到相关的讨论，因此只能从源码上一步步查。
先给结论
- 对于自己使用dgl.graph接口创建的图，如果不指定格式就默认用coo，指定的话支持coo、csr、csc；
- 对于dgl的数据集，则取决于数据集的npz文件中指定的格式，或数据集自己的处理方式；
源码解读
1、先看一下是如何构建图的：
方法一：使用数据集接口
方法二：自己手动构建图
# https://docs.dgl.ai/en/0.8.x/generated/dgl.graph.html?highlight=graph#dgl.graph
# 创建一个简单的有向图，边由列表指定
g = dgl.graph(([0, 1, 2], [1, 2, 3]))
# 用 CSR 表示法和边 ID 创建相同的图。
g = dgl.graph(('csr', ([0, 0, 0, 1, 2, 3], [1, 2, 3], [0, 1, 2])))
（剧透：实际上数据集接口内部调用的方式与dgl.graph很像）
2、先看构图函数：dgl.convert.graph
3、再看被调用的函数：dgl.utils.data.graphdata2tensors
因此，得出结论：对于自己使用dgl.graph接口创建的图，如果不指定格式就默认用coo，指定的话支持coo、csr、csc。
4、再看一下数据集接口方式的，比如yelp：dgl.data.yelp.YelpDataset
yelp中以读取了coo格式的npz文件：
看一下scipy.sparse._matrix_io.load_npz为什么可以返回coo格式的矩阵。
注意，不要被这里的coo_adj名字骗了哦，哈哈，原因详见后面【代码验证】部分。
可以发现，矩阵格式实际上是从保存的npz文件里读取的：
我们可以看save_npz函数的写法，可以发现确实是保存的时候就需要提供的：
回到yelp，然后使用了dgl.convert.from_scipy将矩阵转为了图g。可以看到，跟graph函数一样，内部也是调用了graphdata2tensors函数：
我们再看reddit，他也是这样的：
对于fraud数据集，是先从文件读取矩阵，然后转为了coo：
因此，得出结论：对于dgl的数据集，则取决于数据集的npz文件中指定的格式，或数据集自己的处理方式；
代码验证
dgl.DGLGraph.formats — DGL 0.8.2post1 documentation
对于formats这个函数：
- 如果 formats 为 None，则返回稀疏格式的使用状态；
- 否则，可以是'coo'/'csr'/'csc'或它们的子列表，指定要使用的稀疏格式。
自己用graph接口的方式：
import dgl
g = dgl.graph(([0, 1, 2], [1, 2, 3]))
print(g.formats())
# 输出：{'created': ['coo'], 'not created': ['csr', 'csc']}
g = dgl.graph(('csr', ([0, 0, 0, 1, 2, 3], [1, 2, 3], [0, 1, 2])))
print(g.formats())
# 输出：{'created': ['csr'], 'not created': ['coo', 'csc']}数据集接口的方式：
import dgl
dataset = dgl.data.YelpDataset()
g = dataset[0]
print(g.formats())
# 输出：{'created': ['csr'], 'not created': ['coo', 'csc']}load_npz中的matrix_format确实是稀疏矩阵格式的名称：
但这里有个坑，通过debug可以发现，在yelp中虽然变量名叫coo_adj，但实际是csr格式的！
再看一下Reddit，确实又是coo格式的：
import dgl
dataset = dgl.data.RedditDataset()
g = dataset[0]
print(g.formats())
# 输出：{'created': ['coo'], 'not created': ['csr', 'csc']}所以需要注意，并非所有数据集总是coo格式的。
