.. _guide_cn-message-passing-efficient:

2.2 编写高效的消息传递代码
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DGL优化了消息传递的内存消耗和计算速度。利用这些优化的一个常见实践是通过基于内置函数的 :meth:`~dgl.DGLGraph.update_all` 来开发消息传递功能。

除此之外，考虑到某些图边的数量远远大于节点的数量，DGL建议避免不必要的从点到边的内存拷贝。对于某些情况，比如 :class:`~dgl.nn.pytorch.conv.GATConv`，计算必须在边上保存消息，
那么用户就需要调用基于内置函数的 :meth:`~dgl.DGLGraph.apply_edges`。有时边上的消息可能是高维的，这会非常消耗内存。
DGL建议用户尽量减少边的特征维数。

下面是一个如何通过对节点特征降维来减少消息维度的示例。该做法执行以下操作：拼接 ``源`` 节点和 ``目标`` 节点特征，
然后应用一个线性层，即 :math:`W\times (u || v)`。 ``源`` 节点和 ``目标`` 节点特征维数较高，而线性层输出维数较低。
一个直截了当的实现方式如下：

.. code::

    import torch
    import torch.nn as nn

    linear = nn.Parameter(torch.FloatTensor(size=(node_feat_dim * 2, out_dim)))
    def concat_message_function(edges):
         return {'cat_feat': torch.cat([edges.src.ndata['feat'], edges.dst.ndata['feat']], dim=1)}
    g.apply_edges(concat_message_function)
    g.edata['out'] = g.edata['cat_feat'] @ linear

建议的实现是将线性操作分成两部分，一个应用于 ``源`` 节点特征，另一个应用于 ``目标`` 节点特征。
在最后一个阶段，在边上将以上两部分线性操作的结果相加，即执行 :math:`W_l\times u + W_r \times v`，
因为 :math:`W \times (u||v) = W_l \times u + W_r \times v`，其中 :math:`W_l` 和 :math:`W_r` 分别是矩阵
:math:`W` 的左半部分和右半部分：

.. code::

    import dgl.function as fn

    linear_src = nn.Parameter(torch.FloatTensor(size=(node_feat_dim, out_dim)))
    linear_dst = nn.Parameter(torch.FloatTensor(size=(node_feat_dim, out_dim)))
    out_src = g.ndata['feat'] @ linear_src
    out_dst = g.ndata['feat'] @ linear_dst
    g.srcdata.update({'out_src': out_src})
    g.dstdata.update({'out_dst': out_dst})
    g.apply_edges(fn.u_add_v('out_src', 'out_dst', 'out'))

以上两个实现在数学上是等价的。后一种方法效率高得多，因为不需要在边上保存feat_src和feat_dst，
从内存角度来说是高效的。另外，加法可以通过DGL的内置函数 ``u_add_v`` 进行优化，从而进一步加快计算速度并节省内存占用。
