Customizing Aggregations within Message Passing

Repository-Metriken

Stars

19.985 Stars (19.985 Stars)

PR-Merge-Metriken

Durchschn. Merge 16T 3h (Durchschn. Merge 16T 3h)13 gemergte PRs in 30 T (13 gemergte PRs in 30 T)

Beschreibung

Dieses Issue enthält keine Beschreibung.

Contributor Guide

Research-Richtung

Das Issue fordert die Möglichkeit, Aggregationsfunktionen in Message Passing Schichten anzupassen. Beitragende sollten die bestehende Message Passing Basisklasse (z.B. torch geometric.nn.conv.MessagePassing) überprüfen, um die aktuellen Aggregationsoptionen (add, mean, max usw.) zu verstehen. Eine mögliche Implementierung könnte darin bestehen, Benutzern zu erlauben, benutzerdefinierte Aggregationsfunktionen als Argumente an die Schichten zu übergeben, ähnlich wie die Aggregation derzeit über den Parameter 'aggr' behandelt wird. Die Maintainer erwarten wahrscheinlich eine Diskussion über das Design vor der Implementierung.

Tech Stack

pythonpytorch

Domain

machine learning

Issue Type

Funktion

SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.

3

Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.

1-3 Stunden

AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.

Veraltet

KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.

Meist klar

Voraussetzungen

Keine

EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.

20