给出一个GIN模型实例

在PyTorch中，我们可以创建一个简单的Graph Isomorphism Networks (GIN)模型作为例子。这里我们构建一个基础版本的GIN模型，它由一个Graph Convolutional Layer组成，用于处理图数据。注意，真正的GIN模型会更复杂，包含更多的层结构和细节，但这个基本版本可以展示核心思想。

import torch
from torch_geometric.nn import GINConv

class SimpleGINModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_node_features, hidden_size, output_size):
        super(SimpleGINModel, self).__init__()
        
        self.conv1 = GINConv(lambda x, edge_index: x, aggregator='add')  # 使用加法聚合
        self.fc1 = torch.nn.Linear(num_node_features, hidden_size)  # 全连接层
        self.fc2 = torch.nn.Linear(hidden_size, output_size)  # 输出层
        
    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index  # 提取输入节点特征和边的索引
        x = F.relu(self.fc1(x))  # 预处理节点特征
        x = self.conv1(x, edge_index)  # 应用第一层GCN
        x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training)  # dropout层防止过拟合
        return self.fc2(x)  # 输出层，返回预测值

# 假设我们有8个节点特征，隐藏层大小为64，输出层大小为10
model = SimpleGINModel(8, 64, 10)
data = SomeGraphData(num_nodes=100, num_node_features=8)  # 假设这里有100个节点的数据

# 现在你可以使用model对数据进行前向传播
output = model(data)