def forward(self, x: Tensor, edge_index: Adj, edge_attr: OptTensor = None) -> Tensor: """""" if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_attr = edge_index.storage.value() if edge_attr is not None: edge_attr = self.mlp(edge_attr).squeeze(-1) if isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = edge_index.set_value(edge_attr, layout='coo') if self.normalize: if isinstance(edge_index, Tensor): edge_index, edge_attr = gcn_norm(edge_index, edge_attr, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) elif isinstance(edge_index, SparseTensor): edge_index = gcn_norm(edge_index, None, x.size(self.node_dim), False, self.add_self_loops) x = self.lin(x) # propagate_type: (x: Tensor, edge_weight: OptTensor) out = self.propagate(edge_index, x=x, edge_weight=edge_attr, size=None) if self.bias is not None: out += self.bias return out

这是一个神经网络模型的前向传播函数。它接受输入张量 x 和边的索引 edge_index，以及可选的边属性 edge_attr。函数首先检查 edge_index 是否为稀疏张量类型，如果是，则将 edge_attr 设置为 edge_index 的值。然后，如果 edge_attr 不为空，则通过多层感知机（mlp）对其进行处理，并将维度压缩为一维。接下来，如果 edge_index 是稀疏张量类型，则使用 gcn_norm 函数对 edge_index 和 edge_attr 进行归一化处理。归一化过程中会使用 x 的维度信息和是否添加自环的标志位。然后，通过一个线性层对输入 x 进行变换。最后，调用 propagate 函数进行信息传递，并将结果加上偏置项（如果存在）。最终返回输出结果 out。

相关问题

def loss( self, head_index: Tensor, rel_type: Tensor, tail_index: Tensor, ) -> Tensor:

看起来这是一个知识图谱嵌入模型中的loss函数，其中head_index表示头实体的索引，tail_index表示尾实体的索引，rel_type表示关系类型。一般来说，知识图谱嵌入模型的目标是将实体和关系嵌入到低维向量空间中，使得同一关系的实体在向量空间中距离更近，不同关系的实体在向量空间中距离更远。这个loss函数的目的就是衡量模型预测的嵌入向量与真实实体和关系之间的差异，常见的loss函数有Margin-based loss、Cross-entropy loss等。具体实现需要根据模型的具体架构进行设计，常见的框架有TransE、DistMult、ComplEx等。如果您能提供更多上下文信息或完整的代码片段，我可以更加详细地为您解答问题。

def sigmoid(input: Tensor, *, out: Optional[Tensor]=None) -> Tensor: ...

这是一个函数的定义，函数名为 `sigmoid`，接受一个名为 `input` 的 Tensor 类型参数，并且有一个可选的名为 `out` 的 Tensor 类型参数，返回值为一个 Tensor 类型。

其中，`input` 参数是必需的，而 `out` 参数是可选的，如果提供了 `out` 参数，则将计算结果存储在 `out` 中，否则将创建一个新的 Tensor 存储计算结果。

该函数的作用是计算 Sigmoid 函数的值。Sigmoid 函数是一个常用的激活函数，可以将任意实数映射到 (0, 1) 的区间内，具体定义为：

sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))

其中，`exp()` 函数是自然指数函数，可以使用 Python 中的 `math.exp()` 函数计算。

该函数的实现细节需要看具体代码实现。