double GCN

GCN是图卷积神经网络(Graph Convolutional Network)的缩写。在train_program中定义的双层GCN模型是一个具体的GCN网络结构，用于进行图数据的学习和预测任务。

在引用中的代码中，首先定义了一个双层GCN模型。第一层GCN接受图节点的特征作为输入，并通过GCN层进行节点特征的传播和更新。然后使用dropout层进行正则化，防止过拟合。第二层GCN将第一层的输出作为输入，并同样进行节点特征的传播和更新。最后的输出经过激活函数处理，并经过归一化处理后得到预测结果。

在引用中的代码中，也定义了一个双层GCN模型。该模型使用了自定义的GraphConvolution层，实现了GCN网络的前向传播函数。与引用中的代码相比，这里使用了PyTorch框架来搭建GCN模型。

综上所述，双层GCN模型在两份代码中的实现方式略有不同，但都是基于GCN网络结构进行图数据的学习和预测任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [1运行GCN和DeepWalk](https://blog.csdn.net/weixin_44500061/article/details/110323228)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [GCN代码](https://blog.csdn.net/qq_39694857/article/details/120711160)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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