图神经网络的Python开源代码

图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）是一种深度学习模型，专门用于处理图形数据结构，如社交网络、分子结构等。Python因其丰富的科学计算库和易用性，在图神经网络领域有很多开源代码可供研究和实践。

PyTorch Geometric (PyG) 是一个非常流行的Python库，它基于PyTorch构建，专为图数据分析而设计。PyG提供了一系列预训练模型和工具，包括经典的图卷积网络（GCN）、图注意力机制（GAT）以及更复杂的变种。你可以在这里找到它的GitHub仓库：https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric

另外，DGL（Deep Graph Library）也是另一个强大的选项，由阿里云开发，支持动态图操作和高效的图并行计算。其官方文档和GitHub项目地址为：https://www.dgl.ai/

还有其他如Stellargraph（Facebook开发）、TensorFlow-GNN（TensorFlow版本）等也都有活跃的社区和开源代码。

要开始使用这些库，通常需要安装相应的依赖，然后通过教程和示例了解如何加载数据、构建模型和进行训练。