torch_geometric.nn.conv.FusedGATConv

class FusedGATConv(*args, **kwargs)

基础类：GATConv

来自“理解GNN计算图：从计算、IO和内存的协调视角”论文的融合图注意力操作符。

FusedGATConv 是 GATConv 的优化版本，基于 dgNN 包，它融合了消息传递计算以加速执行并减少内存占用。

注意

此实现基于dgNN包。 有关如何安装的说明，请参见此处。

forward(x: Tensor, csr: Tuple[Tensor, Tensor], csc: Tuple[Tensor, Tensor], perm: Tensor) → Tensor

运行模块的前向传播。

Parameters:

• x (torch.Tensor) – The node features.

• csr ((torch.Tensor, torch.Tensor)) – 一个包含图的CSR表示的元组，表示为(rowptr, col)的元组。

• csc ((torch.Tensor, torch.Tensor)) – 一个包含图CSC表示的元组，表示为(row, colptr)的元组。

• perm (torch.Tensor) – 用于将CSR表示映射到CSC表示的置换张量。

注意

使用 to_graph_format() 方法从现有的 edge_index 表示中获取 (csr, csc, perm) 图格式。

Return type:

Tensor

reset_parameters()

重置模块的所有可学习参数。

static to_graph_format(edge_index: Tensor, size: Optional[Tuple[int, int]] = None) → Tuple[Tuple[Tensor, Tensor], Tuple[Tensor, Tensor], Tensor]

将图的edge_index表示转换为FusedGATConv所需的输入格式。

Parameters:

• edge_index (torch.Tensor) – The edge indices.

• size ((int, int), optional) – 每个维度中edge_index的形状。（默认值：None）

Return type:

Tuple[Tuple[Tensor, Tensor], Tuple[Tensor, Tensor], Tensor]