已知一维空间内有20个节点（s1=0，s2=0.0001, s3=0.0002,…,s20=0.0019）,每个节点包含3个特征值（u,b,midu),其中有5个节点的特征值已知,如何预测其余15个节点的特征值。 请应用tensorflow 2.X写一段代码，使用图卷积网络GCN预测节点的未知特征值，即输入20个s、代表连接的邻接矩阵，和其中5个节点的特征值u,b,midu，输出其余15个节点的u，b，midu。将loss设置为预测值（u,b,midu）对s的导数的和。

好的，我会为您提供一份 TensorFlow 2.x 的代码，用于应用图卷积网络（GCN）预测节点的未知特征值。以下是代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义输入
num_nodes = 20
num_features = 3
num_known_nodes = 5

# 生成邻接矩阵(A)和特征矩阵(X)
A = tf.ones((num_nodes, num_nodes))
X = tf.random.normal((num_nodes, num_features))

# 定义模型
class GCN(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = layers.Dense(16, activation='relu')
        self.conv2 = layers.Dense(num_features)
        
    def call(self, inputs):
        x, a = inputs
        x = self.conv1(tf.matmul(a, x))
        x = self.conv2(tf.matmul(a, x))
        return x

model = GCN()

# 定义损失函数
def custom_loss(y_true, y_pred):
    return tf.reduce_sum(tf.gradients(y_pred, A))

# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# 训练模型
for i in range(num_known_nodes, num_nodes):
    with tf.GradientTape() as tape:
        y_pred = model([X, A])
        loss = custom_loss(X[i], y_pred[i])
    grads = tape.gradient(loss, model.trainable_weights)
    optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))
    
# 预测未知节点的特征值
y_pred = model([X, A])[num_known_nodes:]
print(y_pred)

这段代码中，我们首先定义了输入，包括节点数量、每个节点的特征数以及已知特征值的节点数量。然后，我们生成了邻接矩阵和特征矩阵，并定义了 GCN 模型。接着，我们定义了损失函数和优化器，并使用已知的节点特征值对模型进行训练。最后，我们使用模型预测未知节点的特征值，并输出预测结果。

请注意，这段代码中的 GCN 模型仅包含两个全连接层。如果您需要更复杂的模型，请根据需要进行修改。此外，损失函数的定义方式也可以根据需求进行修改。