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# 特色：高效性——支持Scatter-Gather及LodTensor消息传递
-对比于一般的模型，图神经网络模型最大的优势在于它利用了节点与节点之间连接的信息。但是，如何通过代码来实现建模这些节点连接十分的麻烦。PGL采用与[DGL](https://github.com/dmlc/dgl)相似的**消息传递范式**用于作为构建图神经网络的接口。用于只需要简单的编写```send```还有```recv```函数就能够轻松的实现一个简单的GCN网络。如下图所示，首先，send函数被定义在节点之间的边上，用户自定义send函数会把消息从源点发送到目标节点。然后，recv函数负责将这些消息用汇聚函数  汇聚起来。
+对比于一般的模型，图神经网络模型最大的优势在于它利用了节点与节点之间连接的信息。但是，如何通过代码来实现建模这些节点连接十分的麻烦。PGL采用与[DGL](https://github.com/dmlc/dgl)相似的**消息传递范式**用于作为构建图神经网络的接口。用于只需要简单的编写```send```还有```recv```函数就能够轻松的实现一个简单的GCN网络。如下图所示，首先，send函数被定义在节点之间的边上，用户自定义send函数会把消息从源点发送到目标节点。然后，recv函数负责将这些消息用汇聚函数  汇聚起来。
-如下面左图所示，为了去适配用户定义的汇聚函数，DGL使用了Degree Bucketing来将相同度的节点组合在一个块，然后将汇聚函数作用在每个块之上。而对于PGL的用户定义汇聚函数，我们则将消息以PaddlePaddle的[LodTensor](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/en/1.4/user_guides/howto/basic_concept/lod_tensor_en.html)的形式处理，将若干消息看作一组变长的序列，然后利用**LodTensor在PaddlePaddle的特性进行快速平行的消息聚合**。
+如下面左图所示，为了去适配用户定义的汇聚函数，DGL使用了Degree Bucketing来将相同度的节点组合在一个块，然后将汇聚函数作用在每个块之上。而对于PGL的用户定义汇聚函数，我们则将消息以PaddlePaddle的[LodTensor](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/en/1.4/user_guides/howto/basic_concept/lod_tensor_en.html)的形式处理，将若干消息看作一组变长的序列，然后利用**LodTensor在PaddlePaddle的特性进行快速平行的消息聚合**。
