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。

相关问题

def wraper_func(test_func): @wraps(test_func) # @wraps：避免被装饰函数自身的信息丢失 def inner_func(self): failures = str([fail[0] for fail in self._outcome.result.failures]) if test_func.__name__ in failures: if self._id() == self._testMethodName: test = False else: test = True else: test = True return test(self) if inner_func(self) == True: return True else: return False 这个代码有错吗，怎么更改

这段代码有一些问题。首先，在 `inner_func` 函数中，`test` 变量被赋值为一个布尔值，但在返回时却被当作了一个函数来调用。其次，在 `wraper_func` 函数中，`inner_func` 函数应该返回一个函数对象，而不是一个布尔值。

以下是更改后的代码：

from functools import wraps

def wraper_func(test_func):
    @wraps(test_func)
    def inner_func(self):
        failures = str([fail[0] for fail in self._outcome.result.failures])
        if test_func.__name__ in failures:
            if self._id() == self._testMethodName:
                test = lambda: False
            else:
                test = lambda: True
        else:
            test = lambda: True
        return test
    return inner_func(self)

# 测试
class Test:
    def test_func(self):
        return True

test = Test()
result = wraper_func(test.test_func)
print(result())  # 输出 True

在更改后的代码中，`inner_func` 函数返回一个匿名函数，该函数根据条件返回 `True` 或 `False`。在 `wraper_func` 函数中，我们调用 `inner_func` 并传入 `self` 参数，该参数在测试类的实例化对象中提供。然后，我们将返回的函数对象存储在 `result` 变量中，并在需要时调用它来执行测试。

def wraper_func(test_func): @wraps(test_func) # @wraps：避免被装饰函数自身的信息丢失 def inner_func(self): failures = str([fail[0] for fail in self._outcome.result.failures]) flag = (test_func in failures) if failures.find(test_func) != -1: test = unittest.skipIf(flag, "{} failed".format(test_func))(test_func) else: test = test_func return test(self) return inner_func 写的装饰器判断函数为这个，为什么上条用例跳过了，下条还是会跳过，而不是失败时才会跳过用例

根据你提供的代码，我可以看出这是一个装饰器函数，用于判断某个测试函数是否在测试结果的失败列表中。如果在失败列表中，则使用unittest.skipIf将该测试函数跳过。如果不在失败列表中，则直接执行该测试函数。

如果你发现上一条用例跳过了，而下一条用例仍然跳过，这可能是因为你的测试函数在多个测试用例中都被调用了，而且在其中一个测试用例中出现了失败。因此，该测试函数将被跳过，无论它是在哪个测试用例中调用。

解决这个问题的方法是在测试函数中添加一个条件，仅当测试在当前用例中运行时才跳过该测试。你可以通过检查unittest.TestCase实例的_id()是否与当前用例的id相同来实现这一点。例如：

import unittest
from functools import wraps

def skip_if_failed(test_func):
    @wraps(test_func)
    def inner_func(self):
        failures = [fail[0] for fail in self._outcome.result.failures]
        if test_func.__name__ in failures:
            if self._id() == self._testMethodName:
                test = unittest.skip("{} failed".format(test_func.__name__))(test_func)
            else:
                test = test_func
        else:
            test = test_func
        return test(self)
    return inner_func

在这个修改后的版本中，我们首先获取了所有失败的测试函数名称，并将其存储在failures列表中。然后，我们检查当前测试函数是否在失败列表中，以及当前测试函数的id是否与当前测试用例的id相同。只有在这两个条件都满足时，我们才会将测试函数跳过，否则我们将正常地执行它。