MessagePassing是torch_geometric中GNN模型的基類，實現了下面的消息傳遞公式
要繼承這個類，需要複寫三個函數：
propagate(edge_index, size=None)
message()
消息傳遞分兩種方式，默認的是source_to_target
update()
其中propagate在執行的過程中會調用message和update
。。。
#source=>target的消息傳播
out = self.message(*message_args)
#out爲source頂點，out的shape爲[E,channel],其中E爲邊的條數，channel爲頂點embedding的維度
out = scatter_(self.aggr, out, edge_index[i], dim, dim_size=size[i])
#將關聯邊的信息加（默認‘add’）到target的頂點上，out的shape爲[V,channel],其中V爲target頂點的個數
out = self.update(out, *update_args)
return out
假設頂點V1和頂點v2,v3,v4,.....vn有邊相連，propagate做的事情是將v2,v3,v4,.....vn的信息加（默認‘add’，也可以‘mean’，‘max’）到v1上。
GCN的實現，三個函數都是在MessagePassing的基礎上實現的。
唯一關鍵的一步是norm函數，根據GCN的信息傳播的公式，計算鄰接矩陣和對角度矩陣。
class GCNConv(MessagePassing):
def __init__(self, in_channels, out_channels, improved=False, cached=False,
bias=True, **kwargs):
super(GCNConv, self).__init__(aggr='add', **kwargs)
#略
@staticmethod
def norm(edge_index, num_nodes, edge_weight=None, improved=False,
dtype=None):
#略
#最關鍵的只有這一步，計算鄰接矩陣和對角度矩陣，根據GCN的信息傳播的公式
row, col = edge_index
deg = scatter_add(edge_weight, row, dim=0, dim_size=num_nodes)
deg_inv_sqrt = deg.pow(-0.5)
deg_inv_sqrt[deg_inv_sqrt == float('inf')] = 0
return edge_index, deg_inv_sqrt[row] * edge_weight * deg_inv_sqrt[col]
def forward(self, x, edge_index, edge_weight=None):
""""""
x = torch.matmul(x, self.weight)
#略去代碼 主要是設置是否緩存
edge_index, norm = self.cached_result
return self.propagate(edge_index, x=x, norm=norm)
def message(self, x_j, norm):
return norm.view(-1, 1) * x_j
def update(self, aggr_out):
if self.bias is not None:
aggr_out = aggr_out + self.bias
return aggr_out