MessagePassing中aggregate中的参数dim_size

在MessagePassing中，aggregate方法中的参数dim_size指的是消息的维度大小。具体来说，dim_size表示在聚合过程中，消息沿着哪个维度进行聚合。在一些场景中，消息的维度可能会有多个，此时可以使用dim_size来指定聚合维度。例如，在图神经网络中，如果节点的特征是一个二维矩阵，则需要指定dim_size为1或2表示沿行或列聚合。默认情况下，dim_size为0，表示沿第一个维度（通常是batch维度）进行聚合。

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MessagePassing中aggregate中的参数dim

在MessagePassing中，aggregate方法的参数dim表示在哪个维度上进行聚合。

具体来说，dim是一个整数，指定了要在哪个维度上对消息进行聚合。在DGL中，节点的特征通常表示为一个二维数组，包含了节点数量和特征维度两个维度。默认情况下，聚合操作是在第0维（即节点数量）上进行的，因此dim默认为0。

举个例子，如果我们要对节点的消息进行求和，可以使用如下代码：

class MyMessagePassing(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyMessagePassing, self).__init__()

    def message(self, edges):
        return {'m': edges.src['h']}

    def reduce(self, nodes):
        return {'h': torch.sum(nodes.mailbox['m'], dim=1)}

mp = MyMessagePassing()
g = dgl.graph([(0, 1), (1, 2)])
g.ndata['h'] = torch.ones(3, 5)
g.update_all(mp.message, mp.reduce)

在这个例子中，我们将节点特征表示为一个3x5的二维数组，每个节点有5个特征。在reduce方法中，我们对节点接收到的所有消息进行求和，并在第1维（即特征维度）上进行聚合，返回一个3x5的二维数组作为新的节点特征。

model_sav.seek(0) dict_list = torch.load(model_sav) agent.ModalFusion.load_state_dict(dict_list[0]) agent.GraphConstruct.load_state_dict(dict_list[1]) agent.MessagePassing.load_state_dict(dict_list[2])

你想知道这段代码的作用是什么吗？这段代码是从一个保存的模型文件中读取并加载了多个子模型的权重参数，将它们加载到agent对象中的各自成员变量中，以便后续使用。具体而言，dict_list变量是一个列表，其中包含了子模型ModalFusion、GraphConstruct和MessagePassing的权重参数。load_state_dict()函数是将相应子模型的权重参数加载到agent对象的成员变量中。最后，整个模型就被加载好了。