GNN 代码实现图编码

GNN（Graph Neural Network，图神经网络）是一种可以对图结构数据进行学习和推理的神经网络模型。GNN 的主要思想是将图中的节点和边作为神经网络的输入，通过迭代更新节点的隐藏状态，最终得到图的表示。下面是一个简单的 GNN 代码实现示例：

首先，我们需要定义一个 Graph 类来表示图结构，包括节点数、边数、邻接矩阵等信息：

class Graph():
    def __init__(self, num_nodes, num_edges, adjacency_matrix):
        self.num_nodes = num_nodes
        self.num_edges = num_edges
        self.adjacency_matrix = adjacency_matrix

接着，我们可以定义一个 GNN 模型类，其中包含了节点嵌入函数和 GNN 更新函数：

class GNN():
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim
        
        self.node_embedding = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.gnn_update = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.output_layer = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        
    def forward(self, graph):
        hidden_states = self.node_embedding(graph.adjacency_matrix)
        for i in range(num_iterations):
            hidden_states = self.gnn_update(torch.matmul(graph.adjacency_matrix, hidden_states))
        output = self.output_layer(torch.mean(hidden_states, dim=0))
        return output

在 forward 函数中，首先对节点进行嵌入操作，然后进行 num_iterations 次 GNN 更新操作，最后通过输出层得到图的表示。其中，nn.Linear 表示全连接层，torch.matmul 表示矩阵乘法，torch.mean 表示对张量进行平均操作。

最后，我们可以使用上述定义的 Graph 类和 GNN 模型类对一个示例图进行编码：

# 构建示例图
num_nodes = 5
num_edges = 6
adjacency_matrix = torch.Tensor([[0, 1, 1, 0, 0],
                                  [1, 0, 0, 1, 0],
                                  [1, 0, 0, 1, 1],
                                  [0, 1, 1, 0, 1],
                                  [0, 0, 1, 1, 0]])
graph = Graph(num_nodes, num_edges, adjacency_matrix)

# 构建 GNN 模型
input_dim = 1
hidden_dim = 16
output_dim = 1
gnn_model = GNN(input_dim, hidden_dim, output_dim)

# 对示例图进行编码
gnn_output = gnn_model(graph)

注意，上述代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体需求对 GNN 模型进行进一步改进和优化。