dgl.ops.u_add_e_sum

dgl.ops.u_add_e_sum(g, x, y)

广义 SpMM 函数。它将两个步骤融合成一个内核。

1. 通过添加源节点和边特征来计算消息。

2. 通过求和聚合消息作为目标节点上的特征。

参数：

• g (DGLGraph) – 输入图

• x (tensor) – 源节点特征。

• y (tensor) – 边特征。

返回：

结果 tensor。

返回类型：

tensor

说明

此函数支持自动微分 (autograd)（给定输出梯度，计算输入梯度）。如果两个输入操作数的特征形状不匹配，我们会先将特征广播 (broadcasts) 到统一的形状（请注意，内存使用量不会相应增加），然后执行该操作。

广播遵循 NumPy 语义。有关 NumPy 广播语义的更多详细信息，请参阅 https://docs.scipy.org.cn/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html。

对于没有传入消息的节点，求和函数将返回零。