如何利用DHG实现整图分类任务
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你好，你们的工作让我受益良多，我目前有两类数据（每个样本都具有该两类数据），计算了它们之间的相关性从而得到了网络结构，想使用你们提供的DHG来实现一个整图分类的工作，但是目前好像只提供了节点分类的功能，请问有什么便捷的方法能让我快速实现该想法？非常感谢。
整图分类的难点是：把一个batch的图或超图进行打包，比如特征X和A矩阵进行拼接，然后就可以加速训练。现阶段来说可以参考这个代码 https://github.com/weihua916/powerful-gnns/blob/master/models/graphcnn.py#L111 。当然我们也在尽快集成图/超图整图分类的相关函数接口，预计在下个版本上线哦
正如作者所说，确实在超图打包遇到了困难，感谢大佬提供的解决方案，方便问一下新版本什么时候会上线吗？我想及时关注一下。顺便想提一个建议：能否在整图分类中统计节点在分类中的贡献度，例如通过反向传播的过程中计算节点的权重，以此作节点贡献度排序。
下个版本预计4月份上线。
反向可视化确实是一个很好的小工具，能提供很强的解释性。俺尽力实现一下，尽量在下个版本加进来^_^
作者您好，我最近也在做超图的整图分类任务，但好像没有看到你们实现节点到整图的消息传递的功能。目前在整图分类任务上也遇到了一些困难 T^T，请问一下下个版本什么时候能够上线呢 ?
作者您好，请问整图分类任务的相关接口上线了吗