我想学习GCN的代码，你可以教我吗

当然可以！首先，请确保你已经掌握了图卷积神经网络（GCN）的基本原理。然后，推荐你使用 PyTorch 或 TensorFlow 这样的深度学习框架来实现 GCN。

下面是一份简单的 PyTorch GCN 代码的例子：

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

class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(GCN, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(in_features, out_features)
        
    def forward(self, x, adj):
        x = self.linear(x)
        x = torch.spmm(adj, x)
        return x

在这份代码中，`GCN` 类继承了 `nn.Module` 类，并定义了两个关键的方法：
- `__init__` 方法，在创建 GCN 实例时调用，用于定义 GCN 模型的结构。
- `forward` 方法，用于定义 GCN 模型的前向传播过程。

该代码中的 GCN 模型实现了一个线性变换，然后对图邻接矩阵（`adj`）进行卷积操作。

这份代码只是一个简单的 GCN 代码例子，如果你需要实现更复杂的 GCN 模型，你可以参考相关的文献和代码资源。