PGL框架最新发布，引入了异构图的支持，并新增了MetaPath采样和异构图Message Passing机制，为基于消息传递的异构图算法提供了支持。框架还提供了分布式图存储和一些分布式图学习训练算法，如分布式deep walk和分布式graphsage。结合Paddle深度学习框架，PGL框架可实现图表示学习和图神经网络应用。其中，图神经网络模型以利用节点之间连接信息为优势，而PGL框架采用与DGL相似的消息传递范式来简化构建图神经网络的过程。通过定义send和recv函数，用户能够轻松实现简单的GCN网络。