用c++简单实现GNN

在C++中实现一个基本的图神经网络（GNN）可能需要以下几个步骤，这里我们将使用一个简化版的例子，基于图形的邻接矩阵表示：

1. **定义数据结构**:
- 定义一个`Node`类来表示图中的节点，包含节点ID和特征向量。
- 定义一个`AdjacencyMatrix`类，用于存储节点之间的邻接关系及其对应的边特征。

class Node {
public:
    int id;
    vector<double> features;
};

class AdjacencyMatrix {
private:
    unordered_map<int, vector<Node>> adjList;
};

2. **初始化和加载数据**:
- 初始化空图和邻接矩阵，然后读取或生成数据。

3. **消息传递（Message Passing）**:
- 简单的GNN通常有几种消息传递规则，如图卷积（Graph Convolution），这里可以用一个通用函数来模拟邻居节点的影响。

void propagate(Node& node, const AdjacencyMatrix& matrix) {
    for (const auto& neighbor : matrix[node.id]) {
        // 更新node特征，例如加权邻居特征
        node.features += neighbor.features * learnable_weights; // 学习的权重
    }
}

4. **聚合并更新**:
- 对每个节点执行多次消息传递，然后可能添加聚合函数，比如求和、平均。

5. **模型训练**:
- 使用梯度下降或其他优化算法调整模型参数（如`learnable_weights`）。可能需要外部库（如Adam、SGD）来实现。

6. **前向传播**:
- 输入新的节点特征，通过上述过程得到结果。

注意这只是一个非常基础的示例，实际实现会更复杂，可能涉及张量操作、卷积核计算以及GPU加速。如果你需要更高级的功能，如异步图处理或分布式计算，可能会使用专门的图计算库，如DGLcpp或其他第三方库。