reindex_heter_graph¶

paddle.geometric. reindex_heter_graph ( x, neighbors, count, value_buffer=None, index_buffer=None, name=None ) ¶

主要应用于图学习领域，需要与图采样相关的 API 配合使用，主要处理异构图场景。其主要目的是对输入的中心节点信息和邻居信息进行从 0 开始的重新编号，以方便后续的图模型子图训练。

以输入 x = [0, 1, 2] 作为例子解释。对于异构图 A ，假设我们有邻居 neighbors = [8, 9, 0, 4, 7, 6, 7]，以及邻居数量 count = [2, 3, 2]； 则可以得知节点 0 的邻居为 [8, 9]，节点 1 的邻居为 [0, 4, 7]，节点 2 的邻居为 [6, 7]。对于异构图 B，假设有邻居 neighbors = [0, 2, 3, 5, 1]， 以及邻居数量 count = [1, 3, 1]，则可以得知节点 0 的邻居为 [0]，节点 1 的邻居为 [2, 3, 5]。经过此 API 计算后，共计会返回三个结果：

1. reindex_src: [3, 4, 0, 5, 6, 7, 6, 0, 2, 8, 9, 1]

2. reindex_dst: [0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 1, 1, 1, 2]

3. out_nodes: [0, 1, 2, 8, 9, 4, 7, 6, 3, 5]

可以看到 reindex_src 和 reindex_dst 中的值实际上是各个节点在 out_nodes 中对应的下标索引。