图神经网络的训练集和测试集是如何区分的

图神经网络的训练集和测试集是通过随机划分的方法进行区分的，具体步骤如下：

1. 将所有的图随机划分为训练集和测试集，通常会按照一定比例进行划分，比如将80%的图作为训练集，20%的图作为测试集。

2. 对于每个图，将其中的节点划分为训练集和测试集，通常会按照一定比例进行划分，比如将每个图中50%的节点作为训练集，另外50%的节点作为测试集。

3. 在训练过程中，只使用训练集中的节点和边来更新模型参数，而测试集中的节点和边则不参与训练过程，仅用于评估模型的性能。

这种随机划分的方法可以有效地避免模型在训练集上过拟合的问题，并且能够对模型的泛化能力进行评估。