python实现GCN模型，将知识图谱63453*63453维的邻接矩阵和63453*20维的特征矩阵输入模型中输出嵌入向量。

好的，针对您的问题，我可以给您提供一个基于PyTorch实现的GCN模型，用于将知识图谱的邻接矩阵和特征矩阵输入模型中并输出嵌入向量。以下是代码实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, adj_matrix, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(GCN, self).__init__()
        
        self.adj_matrix = adj_matrix
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim
        
        # 定义两个GCN层
        self.gc1 = GraphConvolution(input_dim, hidden_dim)
        self.gc2 = GraphConvolution(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, features):
        # GCN第一层
        x = self.gc1(features, self.adj_matrix)
        x = F.relu(x)
        # GCN第二层
        x = self.gc2(x, self.adj_matrix)
        return x

class GraphConvolution(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(GraphConvolution, self).__init__()
        
        self.input_dim = input_dim
        self.output_dim = output_dim
        
        # 定义权重参数
        self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(input_dim, output_dim))
        nn.init.xavier_uniform_(self.weight)

    def forward(self, x, adj_matrix):
        # 计算传播
        support = torch.matmul(x, self.weight)
        output = torch.matmul(adj_matrix, support)
        return output

# 构建邻接矩阵和特征矩阵
adj_matrix = torch.randn(63453, 63453)
features = torch.randn(63453, 20)

# 定义模型
model = GCN(adj_matrix, 20, 16, 8)

# 输入特征矩阵并输出嵌入向量
embeddings = model(features)
print(embeddings)

在上述代码中，我们首先定义了一个GCN模型，其中包含两个GCN层。然后，我们定义了一个GraphConvolution层，用于进行GCN传播计算。在模型的forward方法中，我们首先传入特征矩阵，经过GCN第一层的传播计算后，再经过ReLU激活函数，最后经过GCN第二层的传播计算。最终，输出嵌入向量。

需要注意的是，由于邻接矩阵的大小为63453*63453，因此在实际应用中需要考虑到内存占用的问题。可以考虑采用稀疏矩阵的方式来存储邻接矩阵，以减少内存占用。