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。