用python写图神经网络代码，要求输入和输出

好的，下面是一个简单的图神经网络代码示例，它使用 PyTorch 实现，输入为节点特征和邻接矩阵，输出为每个节点的类别预测结果。

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


class GraphConvolution(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(GraphConvolution, self).__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(in_features, out_features))
        self.bias = nn.Parameter(torch.FloatTensor(out_features))

    def forward(self, x, adj):
        support = torch.mm(x, self.weight)
        output = torch.spmm(adj, support)
        output = output + self.bias
        return output


class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, nfeat, nhid, nclass):
        super(GCN, self).__init__()
        self.gc1 = GraphConvolution(nfeat, nhid)
        self.gc2 = GraphConvolution(nhid, nclass)

    def forward(self, x, adj):
        x = F.relu(self.gc1(x, adj))
        x = self.gc2(x, adj)
        return F.log_softmax(x, dim=1)


# 输入参数
nfeat = 10  # 节点特征的维度
nhid = 16  # 隐层特征的维度
nclass = 2  # 输出的类别数目
adj = torch.FloatTensor([[0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 0]])  # 邻接矩阵
x = torch.randn(3, nfeat)  # 节点特征

# 创建模型
model = GCN(nfeat, nhid, nclass)

# 前向传播
output = model(x, adj)
print(output)

在上面的代码中，`GraphConvolution` 类实现了图卷积层，`GCN` 类实现了一个简单的图卷积网络。在输入参数中，`nfeat` 表示节点特征的维度，`nhid` 表示隐层特征的维度，`nclass` 表示输出的类别数目，`adj` 表示邻接矩阵，`x` 表示节点特征。在模型的前向传播过程中，先通过 `GraphConvolution` 类实现图卷积层的计算，然后使用 ReLU 激活函数进行非线性变换，最后通过 `GCN` 类实现输出层的计算，使用 log_softmax 函数进行输出结果的归一化。