GCN，我希望输入是一张图，这张图包括若干节点和边，这个图整体有一个标签，也就是说所有的节点和边对应的都是同一个标签，并且每个节点、每个边还有自己的属性。给出代码示例

以下是一个简单的 GCN 模型的代码示例，用于对输入图进行节点分类：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv

class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_features, hidden_size, num_classes):
        super(GCN, self).__init__()
        
        # GCN layer
        self.conv1 = GCNConv(num_features, hidden_size)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_size, num_classes)
        
    def forward(self, x, edge_index):
        # Apply GCN layer 1
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = F.relu(x)
        
        # Apply GCN layer 2
        x = self.conv2(x, edge_index)
        
        # Compute softmax over the output logits
        x = F.log_softmax(x, dim=1)
        return x

在这个示例中，`num_features` 表示每个节点的属性数量，`hidden_size` 表示 GCN 层的隐藏层大小，`num_classes` 表示输出的类别数量。输入的图由节点特征张量 `x` 和边索引张量 `edge_index` 组成。节点特征张量 `x` 的形状为 `(num_nodes, num_features)`，表示每个节点的属性。边索引张量 `edge_index` 的形状为 `(2, num_edges)`，表示每条边连接的两个节点的索引。输出是一个形状为 `(num_nodes, num_classes)` 的张量，其中每行是一个节点的分类结果的概率分布。

在训练过程中，可以将输入的图转化为 PyTorch Geometric 中的 `Data` 对象：

from torch_geometric.data import Data

# Define the input graph
x = torch.randn(num_nodes, num_features)
edge_index = torch.tensor(edge_index, dtype=torch.long)

# Create a PyTorch Geometric Data object
data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y)

其中 `y` 是形状为 `(num_nodes,)` 的张量，表示每个节点的标签。然后，可以使用 `torch_geometric.data.DataLoader` 类来加载训练数据：

from torch_geometric.data import DataLoader

# Define the training data loader
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)

在每个训练迭代中，可以使用以下代码执行前向传播和反向传播：

# Forward pass
out = model(data.x, data.edge_index)

# Compute the loss
loss = F.nll_loss(out[train_mask], data.y[train_mask])

# Backward pass
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()