第 3 章：构建 GNN 模块
DGL NN 模块包含 GNN 模型的构建块。根据所使用的 DNN 框架后端不同，NN 模块继承自 Pytorch 的 NN Module、MXNet Gluon 的 NN Block 和 TensorFlow 的 Keras Layer。在 DGL NN 模块中，构造函数中的参数注册和前向函数中的张量操作与后端框架相同。通过这种方式，DGL 代码可以无缝集成到后端框架代码中。主要区别在于 DGL 中特有的消息传递操作。
DGL 集成了许多常用的 apinn-pytorch-conv、apinn-pytorch-dense-conv、apinn-pytorch-pooling 和 apinn-pytorch-util。欢迎您做出贡献！
本章以 SAGEConv 并使用 PyTorch 后端为例，介绍如何构建自定义的 DGL NN 模块。