3.3 异构图上的GraphConv模块
DGL提供了 HeteroGraphConv，用于定义异构图上GNN模块。
实现逻辑与消息传递级别的API multi_update_all() 相同，它包括：
每个关系上的DGL NN模块。
聚合来自不同关系上的结果。
其数学定义为：
其中 \(f_r\) 是对应每个关系 \(r\) 的NN模块，\(AGG\) 是聚合函数。
HeteroGraphConv的实现逻辑
import torch.nn as nn
class HeteroGraphConv(nn.Module):
def __init__(self, mods, aggregate='sum'):
super(HeteroGraphConv, self).__init__()
self.mods = nn.ModuleDict(mods)
if isinstance(aggregate, str):
# 获取聚合函数的内部函数
self.agg_fn = get_aggregate_fn(aggregate)
else:
self.agg_fn = aggregate
异构图的卷积操作接受一个字典类型参数 mods。这个字典的键为关系名，值为作用在该关系上NN模块对象。参数 aggregate
则指定了如何聚合来自不同关系的结果。
def forward(self, g, inputs, mod_args=None, mod_kwargs=None):
if mod_args is None:
mod_args = {}
if mod_kwargs is None:
mod_kwargs = {}
outputs = {nty : [] for nty in g.dsttypes}
除了输入图和输入张量，forward() 函数还使用2个额外的字典参数 mod_args 和 mod_kwargs。
这2个字典与 self.mods 具有相同的键，值则为对应NN模块的自定义参数。
forward() 函数的输出结果也是一个字典类型的对象。其键为 nty，其值为每个目标节点类型 nty 的输出张量的列表，
表示来自不同关系的计算结果。HeteroGraphConv 会对这个列表进一步聚合，并将结果返回给用户。
if g.is_block:
src_inputs = inputs
dst_inputs = {k: v[:g.number_of_dst_nodes(k)] for k, v in inputs.items()}
else:
src_inputs = dst_inputs = inputs
for stype, etype, dtype in g.canonical_etypes:
rel_graph = g[stype, etype, dtype]
if rel_graph.num_edges() == 0:
continue
if stype not in src_inputs or dtype not in dst_inputs:
continue
dstdata = self.mods[etype](
rel_graph,
(src_inputs[stype], dst_inputs[dtype]),
*mod_args.get(etype, ()),
**mod_kwargs.get(etype, {}))
outputs[dtype].append(dstdata)
输入 g 可以是异构图或来自异构图的子图区块。和普通的NN模块一样，forward() 函数需要分别处理不同的输入图类型。
上述代码中的for循环为处理异构图计算的主要逻辑。首先我们遍历图中所有的关系(通过调用 canonical_etypes)。
通过关系名，我们可以使用g[ stype, etype, dtype ]的语法将只包含该关系的子图( rel_graph )抽取出来。
对于二分图，输入特征将被组织为元组 (src_inputs[stype], dst_inputs[dtype])。
接着调用用户预先注册在该关系上的NN模块，并将结果保存在outputs字典中。
rsts = {}
for nty, alist in outputs.items():
if len(alist) != 0:
rsts[nty] = self.agg_fn(alist, nty)
最后，HeteroGraphConv 会调用用户注册的 self.agg_fn 函数聚合来自多个关系的结果。
读者可以在API文档中找到 :class:~dgl.nn.pytorch.HeteroGraphConv 的示例。