torch_scatter和torch_sparse用于处理图形数据和稀疏张量·「含有下載地址」

torch_scatter和torch_sparse是PyTorch的两个重要扩展库，用于处理图形数据和稀疏张量。它们通常与深度学习任务中的图神经网络（GNNs）相关联，这些网络涉及对图形结构的学习和推断。

torch_scatter库提供了一组用于对稀疏张量执行聚合操作的函数。这些聚合操作包括对节点特征进行聚合，例如对节点邻居的特征进行求和、平均值或最大值等。这在图神经网络中是非常有用的，因为在每个节点处需要将邻居的信息聚合起来以进行下一步的计算。

torch_sparse库则提供了一组用于处理稀疏张量的函数。稀疏张量是一种数据结构，用于表示具有大量零元素的高维张量。在图神经网络中，图通常被表示为稀疏张量，其中每个非零元素表示图中的一条边或连接。torch_sparse提供了对这些稀疏张量执行常见操作的功能，例如转置、矩阵乘法等。

这两个库的结合使得在PyTorch中更容易地处理图形数据和稀疏张量，为图神经网络的研究和应用提供了强大的工具。

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windows系統的pytthon3.8版本庫：
torch_scatter-2.1.1+pt113cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl
torch_sparse-0.6.17+pt113cu117-cp38-cp38-win_amd64.whl