pna:PyTorch，DGL和PyTorch Geometric中图神经网络的主要邻域聚合的实现

主要邻里聚集 在PyTorch，DGL和PyTorch Geometric中实现图网的主要邻域聚合 。 概述 我们提供PyTorch，DGL和PyTorch Geometric框架中的主要邻域聚合（PNA）的实现，以及用于生成和运行多任务基准的脚本，用于运行实际基准的脚本，灵活的PyTorch GNN框架以及其他实现用于比较的模型。 该存储库的组织方式如下： models包含： pytorch包含在PyTorch中实现的各种GNN模型： 聚合器，缩放器和PNA层（ pna ）的实现 可以与任何类型的图卷积一起使用的灵活GNN框架（ gnn_framework.py ） 本文中用于比较的其他GNN模型的实现，即GCN，GAT，GIN和MPNN dgl包含通过实现的PNA模型：聚合器，缩放器和层。 pytorch_geometric包含通过实现的PNA模型：聚合器，缩放器和图层。