torch_geometric.utils导入scatter

torch_geometric.utils中的scatter函数是用来对稀疏张量进行聚合操作的。它的输入包括三个参数：src、index和dim。其中，src是一个张量，index是一个指示每个元素在聚合后所在位置的张量，dim是指定聚合的维度。scatter函数会将src中的元素按照index中指定的位置进行聚合，并返回一个新的张量。

具体来说，scatter函数的实现过程如下：

1. 首先创建一个全零张量output，其形状与index中除了dim维度外的其他维度相同。

2. 遍历src中的每个元素，将其加入到output中对应位置的元素上。

3. 返回output。

相关问题

torch_geometric.utils.subgraph

`torch_geometric.utils.subgraph`是PyTorch Geometric中的一个函数，用于从一个大的图中提取子图。

该函数的输入参数为原始图`data`和待提取的节点索引列表`sub_idx`，返回一个包含子图中节点和边的新图对象`sub_data`。此外，还可以指定是否将边的属性也复制到新图中。

使用示例：

import torch_geometric.utils as utils

# 原始图数据对象
data = ...

# 从原始图中提取节点索引为[1, 2, 3]的子图
sub_idx = [1, 2, 3]
sub_data = utils.subgraph(data, sub_idx)

# 从原始图中提取节点索引为[1, 2, 3]的子图，并将边的属性也复制到新图中
sub_data_with_edge_attr = utils.subgraph(data, sub_idx, relabel_nodes=True)

torch_geometric.utils中没有train_test_split

根据提供的引用内容，可以看出torch_geometric.utils中确实没有train_test_split函数。但是可以使用train_test_split_edges函数来实现正负样本平滑，该函数可以将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并返回六个属性取代edge_index：train_pos_edge_index、train_neg_adj_mask、val_pos_edge_index、val_neg_edge_index、test_pos_edge_index和test_neg_edge_index。此外，引用中的代码示例也展示了如何使用torch_geometric.nn中的GATConv和Sequential来定义一个GAT图神经网络，并通过参数来定义GATConv的层数和每一层的out_channels。