图卷积网络实现数据集输入的代码python

以下是使用图卷积网络实现数据集输入的Python代码示例：

import torch
from torch_geometric.datasets import TUDataset
from torch_geometric.data import DataLoader
from torch_geometric.nn import GCNConv

# Load dataset
dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES')

# Create data loader
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# Define graph convolutional neural network
class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(in_channels, hidden_channels)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, out_channels)
    
    def forward(self, x, edge_index):
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = torch.relu(x)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return x

# Initialize model and optimizer
model = GCN(dataset.num_node_features, 32, dataset.num_classes)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# Train model
for epoch in range(10):
    for batch in loader:
        optimizer.zero_grad()
        out = model(batch.x, batch.edge_index)
        loss = torch.nn.functional.nll_loss(out, batch.y)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在上面的代码中，我们使用了`TUDataset`类从文件系统中加载了一个名为ENZYMES的数据集。我们还使用`DataLoader`类创建了一个数据加载器，以便我们可以批量训练数据。然后，我们定义了一个名为`GCN`的类，它包含两个图卷积层和一个ReLU激活函数。我们使用该类初始化了一个名为`model`的模型，并使用Adam优化器进行训练。在每个epoch中，我们对数据加载器中的批次进行迭代，并使用`nll_loss()`函数计算模型的损失值，并使用反向传播更新模型的参数。