from operator import add, sub, mu

在PyTorch Geometric (PyG)库中，如果你想要利用内置的算术操作符，如`add`、`sub`（对应于加法和减法），以及自定义的聚合函数，你可以这样做：

1. 使用内置算术操作符[^1]:

   from torch_geometric.nn import MessagePassing
   class MyModel(MessagePassing):
       def __init__(self):
           super().__init__()
           self.add = add  # 使用内置的add函数

       def forward(self, x, edge_index):
           out = self.propagate(edge_index, x=x)
           return out

       def message(self, x_j, edge_index_i):
           # 使用内置的add操作
           return self.add(x_j, x[edge_index_i[1]])  # x_j 是邻居节点特征，x[edge_index_i[1]] 是自身节点特征

2. 自定义聚合函数:

   def custom_sum(node_features):
       return node_features.mailbox['m'].sum(dim=1)  # 按行求和

   class CustomSumModel(MessagePassing):
       def forward(self, x, edge_index):
           out = self.propagate(edge_index, x=x, func=custom_sum)
           return out

在这个例子中，`mu`并不是一个内置的操作符，但在某些上下文中可能是特定模块或自定义功能的名称，如果提供了更多的上下文信息，我可以更准确地解释它的用途。