怎么删除torch_scatter

如果您使用conda或pip安装了torch_scatter，可以使用以下命令来删除它：

使用conda：

conda remove torch_scatter

使用pip：

pip uninstall torch_scatter

如果您是从源代码构建的torch_scatter，可以删除torch_scatter文件夹并重新运行构建脚本来删除它。

相关问题

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。

用dgl.scatter_add和torch_scatter import scatter 运行同一组数据

dgl.scatter_add和torch_scatter的作用都是在张量的某个维度上对指定的索引进行聚合操作，但是它们的实现方式略有不同。

dgl.scatter_add是Deep Graph Library（DGL）中提供的函数，用于在图上对节点特征进行聚合。它的具体使用方式如下：

import dgl
import torch

# 构造一个包含3个节点的图
g = dgl.graph(([0, 1, 2], [1, 2, 0]))

# 构造一个3x4的特征矩阵
feat = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 定义聚合的方式为相加
def reducer(nodes):
    return {'sum': torch.sum(nodes.mailbox['m'], dim=1)}

# 对节点的特征进行聚合，聚合方式为相加
g.update_all(dgl.function.copy_src('feat', 'm'), dgl.function.sum('m', 'feat'))
feat = g.ndata['feat']

# 使用scatter_add对特征进行聚合
idx = torch.tensor([0, 1, 2, 0])
val = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
feat = torch.zeros(3, 5)
feat.scatter_add_(1, idx.unsqueeze(1).repeat(1, 4), val.unsqueeze(1).repeat(1, 4))

其中，scatter_add_函数的第一个参数表示要聚合的维度，这里是第1维，即按行进行聚合。第二个参数是一个形状为(N, M)的张量，表示要聚合的索引，这里是idx.unsqueeze(1).repeat(1, 4)，即将idx扩展为形状为(N, M)，其中M为feat的第1维大小。第三个参数是一个形状为(N, M)的张量，表示要聚合的值，这里是val.unsqueeze(1).repeat(1, 4)，即将val扩展为形状为(N, M)。

torch_scatter中的scatter函数使用方式也类似，具体使用方式如下：

import torch
from torch_scatter import scatter

idx = torch.tensor([0, 1, 2, 0])
val = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
feat = torch.zeros(3, 5)
feat = scatter(val.unsqueeze(1).repeat(1, 4), idx.unsqueeze(1).repeat(1, 4), dim=1, out=feat, reduce='add')

其中，scatter函数的第一个参数表示要聚合的值，第二个参数表示要聚合的索引，第三个参数表示要聚合的维度，这里是第1维，即按行进行聚合。第四个参数表示输出的张量，这里是feat，最后一个参数表示聚合方式，这里是相加。