GNN tensorlfow

GNN代表图神经网络(Graph Neural Network)，是一种基于图结构的机器学习模型。TensorFlow是一种广泛使用的机器学习框架，它通过计算图的方式来控制神经网络的流程，使用with.tf.Graph().as_default()声明变量和函数。为了使用GNN模型，你可以参考https://github.com/Ivan0131/gnn_demo这个项目，在其基础上进行改进，添加测试集的划分以及输出训练精度结果。

在TensorFlow中，你可以使用tf.SparseTensor表示稀疏矩阵，通过tf.sparse_tensor_dense_matmul函数可以将稀疏矩阵和稠密矩阵相乘。下面是一个代码示例：
import tensorflow as tf

st = tf.SparseTensor(values=[1, 2], indices=[[0, 0], [1, 1]], dense_shape=[2, 2])
dt = tf.ones(shape=[2,2], dtype=tf.int32)

result = tf.sparse_tensor_dense_matmul(st, dt)

sess = tf.Session()
with sess.as_default():
print(result.eval())