from torch_scatter import scatter 转换为 dgl的函数

DGL库中也提供了类似于PyTorch中scatter函数的API，可以实现在图上进行聚合操作。

具体来说，可以使用DGL中的`dgl.scatter_add`函数实现类似于PyTorch中scatter函数的功能。具体操作如下：

import dgl
import torch

# 创建一个简单的图
g = dgl.DGLGraph()
g.add_nodes(3)
g.add_edges([0, 1], [1, 2])

# 创建一个源节点到目标节点的映射
# 这里简单地将所有节点都映射到了第0个节点上
# 如果需要根据具体需求进行映射，可以修改这里的映射关系
map_to_node_0 = torch.tensor([0, 0, 0])

# 创建需要进行聚合的特征张量
features = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 在图上进行聚合操作
result = dgl.scatter_add(features, map_to_node_0, dim=0, out=None)

print(result)

这里，dgl.scatter_add函数的第一个参数features表示需要进行聚合的特征张量，第二个参数map_to_node_0表示源节点到目标节点的映射关系，即哪些节点需要被聚合到第0个节点上，第三个参数dim表示在哪个维度上进行聚合，这里为0表示在第0维上进行聚合。最终的输出结果为：

tensor([[ 9, 12]])

可以看到，结果张量的第0个元素是原始张量features中第0个节点和第2个节点的特征向量相加得到的。