用pytorch实现一个用于计算图的相似度的图神经网络

以下是一个简单的图神经网络模型，用于计算图之间的相似度。该模型使用PyTorch实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GraphSimilarityNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(GraphSimilarityNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.softmax(self.fc2(x), dim=1)
        return x

该模型包含一个具有输入维度为`input_dim`、隐藏层维度为`hidden_dim`和输出维度为`output_dim`的全连接层。在前向传递中，我们首先将输入张量`x`通过第一个全连接层，并将其结果输入到ReLU激活函数中。然后，将ReLU的输出输入到第二个全连接层，并将其结果通过softmax函数进行规范化。最终，我们得到一个大小为`(batch_size, output_dim)`的张量，其中每一行表示一个图的相似度分布。

在使用时，您需要将每个图表示为一个张量，并将这些张量作为输入传递给模型。然后，模型将返回一个张量，其中每一行表示一个图的相似度分布。您可以使用`torch.nn.MSELoss`损失函数来计算相似度分布之间的均方误差。