edges.resize(numCourses)

这段代码的功能是调整 `edges` 的大小，使其长度等于 `numCourses`。根据上下文来看，`edges` 可能是一个数组或向量，而 `numCourses` 是一个表示课程数量的整数。通过调整 `edges` 的大小，可以确保它能够容纳 `numCourses` 个元素，以便后续的操作可以在其中存储相关的课程信息。

相关问题

m = self.leaky_relu(edges.src['a1'] + edges.dst['a2'])

在这段代码中，`self.leaky_relu`是一个自定义的激活函数，它采用一个输入张量，然后将负值进行缩放，并保持正值不变。

`edges.src['a1']`和`edges.dst['a2']`是输入张量，它们分别表示图中边的源节点和目标节点的特征。`edges.src['a1'] + edges.dst['a2']`是将这两个特征相加得到的结果。

接下来，将这个结果作为输入传递给`self.leaky_relu`函数。如果输入值小于0，则会将其乘以一个小于1的负斜率值，以实现负值的缩放。如果输入值大于等于0，则保持不变。

最后，得到的输出值赋给变量`m`，即为经过Leaky ReLU激活函数处理后的结果。这个结果将被用作边注意力机制中的注意力值。

def message_func1(self, edges): msg = torch.empty((edges.src['h'].shape[0], self.out_feats), device=edges.src['h'].device) for etype in range(self.num_rels): loc = edges.data['type'] == etype if loc.sum() == 0: continue src = edges.src['h'][loc] dst = edges.dst['h'][loc] sub_msg = self.rel_ME[etype](dst, src) msg[loc] = sub_msg return {'m': msg}

这段代码是 GNNLayer 中的 `message_func1` 方法的具体实现。

`message_func1` 方法用于定义消息传递函数，它接收一个表示边的对象 `edges` 作为输入，并返回一个字典，其中包含消息张量 `m`。

首先，根据源节点的特征维度和输出特征维度，创建一个空的消息张量 `msg`，其形状为 `(edges.src['h'].shape[0], self.out_feats)`，设备与源节点特征张量 `edges.src['h']` 的设备一致。

然后，对于每个关系类型 `etype`，通过判断边的类型 `edges.data['type']` 是否等于当前关系类型 `etype`，得到一个布尔索引数组 `loc`。如果某个关系类型没有对应的边，则 `loc.sum()` 为 0，表示没有需要传递的消息，可以跳过该关系类型。

接下来，根据 `loc` 数组选择对应的源节点特征和目标节点特征，分别存储在变量 `src` 和 `dst` 中。

然后，通过调用记忆编码模块 `self.rel_ME[etype]` 对目标节点特征 `dst` 和源节点特征 `src` 进行记忆编码，并得到子消息张量 `sub_msg`。

最后，将子消息张量 `sub_msg` 根据布尔索引数组 `loc` 更新到消息张量 `msg` 中，只更新那些对应关系类型的位置。

最终，将包含消息张量 `msg` 的字典返回，字典的键为 `'m'`。这样，消息传递阶段就完成了，每个边都会根据其关系类型生成相应的消息，并将其存储在字典中返回。