1. 提出MessagePassing的目的

MessagePassing是图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）的一个基础组件，它被设计用来处理图形数据的问题。在图形数据中，数据点（节点）之间的关系（边）是非常重要的信息。MessagePassing通过在节点之间传递和聚合信息，使得每个节点都能获取其邻居节点的信息，从而更好地理解图形的结构和特性。

具体来说，MessagePassing的工作方式是这样的：对于每个节点，它会收集其所有邻居节点的信息（这个过程称为消息传递），然后将这些信息聚合起来（这个过程称为消息聚合）。这样，每个节点都能获取到其邻居节点的信息，从而更好地理解图形的结构和特性。

在许多图形相关的任务中，如社交网络分析、分子结构预测、推荐系统等，MessagePassing都发挥了重要的作用。

2. MessagePassing基类解析

用户自定义算子的时候，需要继承MessagePassing基类并重写propagate函数、message函数和update函数。

在图神经网络中，propagate、message、aggregate和update函数是实现信息传递（Message Passing）机制的关键部分。

propagate函数：这是信息传递过程的主要驱动函数。它负责调用message、aggregate和update函数，并将结果传递给下一层。propagate函数通常会接收图的边索引（edge_index）和节点特征（node features）作为输入，然后通过message函数计算出每条边的消息，接着通过aggregate函数聚合这些消息，最后通过update函数更新每个节点的特征。

def propagate(self, edge_index, size=None, **kwargs):

message函数：这个函数负责计算每条边的消息。它通常会接收源节点和目标节点的特征作为输入，然后计算出一个消息。这个消息通常是源节点和目标节点特征的函数。

def message(self, x_j: Tensor) -> Tensor:

aggregate函数：这个函数负责聚合每个节点的所有消息。它通常会接收一个节点的所有邻居节点的消息作为输入，然后计算出一个聚合的消息。这个聚合的消息通常是所有邻居节点消息的函数。

def aggregate(self, inputs: Tensor, index: Tensor, dim_size: Optional[int] = None) -> Tensor:

update函数：这个函数负责更新每个节点的特征。它通常会接收一个节点的旧特征和该节点所有邻居的消息的聚合（通过aggregate函数实现）作为输入，然后计算出一个新的特征。

def update(self, inputs: Tensor) -> Tensor:

这四个函数一起实现了图神经网络的信息传递机制，使得每个节点都能获取其邻居节点的信息，从而更好地理解图形的结构和特性。