node2vec深度学习框架的代码

很抱歉，我不清楚您提到的"node2vec深度学习框架的代码"。Node2Vec是一种用于学习节点嵌入的算法，它可以将图中的节点映射到低维向量空间中。它是基于Word2Vec模型的扩展，用于处理图数据。

Node2Vec的实现通常是基于图处理库（如NetworkX）和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）。以下是一个简单的示例代码，用于使用NetworkX和gensim库实现Node2Vec算法：

import networkx as nx
from gensim.models import Word2Vec

# 构建图
G = nx.Graph()
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('C', 'D')
G.add_edge('D', 'E')

# 使用Node2Vec算法学习节点嵌入
node2vec = Node2Vec(G, dimensions=64, walk_length=30, num_walks=200, workers=4)

# 模型训练
model = node2vec.fit(window=10, min_count=1)

# 获取节点的嵌入向量
embedding = model.wv['A']
print(embedding)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用Node2Vec时可能需要根据具体情况进行参数调整和数据预处理。