PyTorch Autograd 包装器

简单邻域聚合器 (SAGEConv)

operators.agg_concat_n2n(feat, graph[, ...])

PyTorch 自动求导函数，用于在节点到节点（n2n）的归约中使用节点特征进行简单聚合，同时在最后连接输出节点的原始特征（agg_concat）。

图注意力 (GATConv/GATv2Conv)

operators.mha_gat_n2n(feat, attn_weights, graph)	用于不使用cudnn的多头注意力层（类似GAT）的PyTorch自动求导函数，在节点到节点归约（n2n）中。
operators.mha_gat_v2_n2n(feat, attn_weights, ...)	PyTorch 自动求导函数，用于不使用 cudnn 的多头注意力层（类似 GAT），在点积之前有激活函数但在节点到节点归约（n2n）之后没有激活函数。

使用基分解的异构聚合器 (RGCNConv)

operators.agg_hg_basis_n2n_post(feat, ...[, ...])

用于节点到节点的类似RGCN的基础正则化聚合的PyTorch自动梯度函数，特征在此聚合后（post）进行转换。

更新边：边和节点特征的连接或求和

operators.update_efeat_e2e(edge_feat, ...[, ...])	用于创建新边特征的PyTorch自动求导函数（update_efeat），基于连接或求和边特征以及每条边对应的源节点和目标节点特征，以边到边的方式（e2e）。
operators.update_efeat_e2e(edge_feat, ...[, ...])	用于创建新边特征的PyTorch自动求导函数（update_efeat），基于连接或求和边特征以及每条边对应的源节点和目标节点的特征，以边到边的方式（e2e）。