GCN网络中，具体的输入输出能解释一下吗，给个代码示例

GCN（Graph Convolutional Network）是一种用于图像分析的深度学习模型，可以用于节点分类、图像分类、链接预测等任务。GCN网络的输入输出和代码示例如下：

输入：
1. 图像的邻接矩阵 A
2. 图像的特征矩阵 X

输出：
1. 图像的特征矩阵 H

其中，邻接矩阵 A 是一个 N×N 的矩阵，N 为图像中节点的数量，A(i,j) 表示节点 i 和节点 j 之间的连接强度；特征矩阵 X 是一个 N×D 的矩阵，D 为每个节点的特征维度，X(i,:) 表示节点 i 的特征向量；特征矩阵 H 是一个 N×F 的矩阵，F 为每个节点的输出特征维度，H(i,:) 表示节点 i 的输出特征向量。

以下是一个简单的 GCN 网络的 PyTorch 代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(GCN, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(in_features, out_features)

    def forward(self, adj, x):
        # 对邻接矩阵 A 进行归一化处理
        adj = adj + torch.eye(adj.shape[0]) # 加上自环
        deg = torch.sum(adj, dim=1)
        deg_sqrt = torch.sqrt(deg)
        adj_norm = adj / deg_sqrt.unsqueeze(-1) / deg_sqrt.unsqueeze(-2)

        # 计算特征矩阵 H
        h = self.linear(adj_norm @ x)

        return h

在 forward 方法中，首先对邻接矩阵 A 进行归一化处理，然后将特征矩阵 X 与邻接矩阵 A 相乘，得到特征矩阵 H。这里使用了一个全连接层来对特征矩阵进行线性变换。