接下来开始在OpenHGNN上复现HGMAE模型
看了一遍openhgnn的pipeline，自己实现了RGCN。读完论文，了解了HGMAE模型基本流程。正在看论文官方源码。
了解了dgl异质图消息传递过程，实现了自定义的messgefunc，reducedfunc，apply_edge
完成week7，在DGL上实现节点和链接分类demo：week7-DGL，在PYG上实现链接和图分类demo：week7-PYG
了解了HAN和RGCN原理，看了眼GammaGL和OpenHGNN里HAN源代码。GammaGL中使用TensorLayerX来搭建模型，它的backend可以是torch，tensorflow，paddle。tensorlayerx用起来还是与torch有相似之处的，比如tlx.nn.Linear之类的
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HAN
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GGL
学习了PYG和DGL中自定义消息传递，聚合。
完成了DGL实现GraphConv, GATConv, SAGEConv code
完成了PYG实现GraphConv, GATConv, SAGEConv code
在DGL官网上跟着A Blitz Introduction to DGL做完了6个chapter，了解了DGL基本用法，包括如何自定义模型，mess_func和reduce_func。用DGL实现GraphConv, GATConv, SAGEConv，即week5和week6(week6的GAT和SAGE还正在写)
下周计划过一下PYG基本用法，搭建模型，用实现GraphConv, GATConv, SAGEConv
过了一遍pytorch基本用法，搭建了一个UNet网络跑了一下。
看了deepwalk论文，了解了GCN，GAT，GraphSAGE实现原理