gnn图神经网络代码

GNNExplainer是一个用于解释图神经网络的工具，它的源码可以在GitHub上找到，地址是https://github.com/RexYing/gnn-model-explainer。你可以使用GNNExplainer来解释图神经网络的工作原理和结果。在使用GNNExplainer之前，你需要先构建一个图。你可以使用Python库networkx和pandas来创建和操作图。下面是一个使用pandas和networkx创建图的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import networkx as nx

edges = pd.DataFrame()
edges\['sources'\] = \[0,1,2,3,4,4,6,7,7,9,1,4,4,4,6,7,5,8,9,8\]
edges\['targets'\] = \[1,4,4,4,6,7,5,8,9,8,0,1,2,3,4,4,6,7,7,9\]

G = nx.from_pandas_edgelist(edges, source='sources', target='targets')

nx.draw(G)

这段代码首先创建了一个空的DataFrame对象edges，然后通过添加'sources'和'targets'列来定义图的边。接下来，使用from_pandas_edgelist函数将DataFrame转换为图对象G。最后，使用nx.draw函数将图G可视化。

GNNExplainer从两个角度解释图：边和结点特征。对于边，它会生成一个edge mask，表示每条边在图中出现的概率，值为0-1之间的浮点数。对于结点特征，它会生成一个node feature mask，表示每个特征的权重。你可以使用这些mask来解释图神经网络的结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【图神经网络】GNNExplainer代码解读及其PyG实现](https://blog.csdn.net/ARPOSPF/article/details/130422930)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [[GNN]笔记之图基本知识代码(一)](https://blog.csdn.net/panbaoran913/article/details/124837342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]