请用Pycharm的库进行实现手写gnn

好的，下面我将为您演示如何使用PyCharm的库进行GNN实现。

首先，我们需要安装PyTorch和DGL库，可以使用以下命令在PyCharm的终端中进行安装：

pip install torch
pip install dgl

接下来，我们可以使用DGL库来实现一个简单的GNN模型，以下是一个示例代码：

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

class GNN(nn.Module):
    def __init__(self, in_feats, hidden_size, num_classes):
        super(GNN, self).__init__()
        self.conv1 = dgl.nn.GraphConv(in_feats, hidden_size)
        self.conv2 = dgl.nn.GraphConv(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, g, features):
        # 使用两层图卷积层
        x = F.relu(self.conv1(g, features))
        x = self.conv2(g, x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

在这个示例代码中，我们使用了DGL库提供的GraphConv类来实现图卷积层，GNN类将两个图卷积层串联起来。在forward()方法中，输入的g是DGL库中的图对象，features是节点特征矩阵，模型将通过两个图卷积层来处理输入，最后使用log_softmax()函数输出预测结果。

接下来，我们可以使用这个GNN模型来处理一个简单的图数据集，以下是一个示例代码：

import dgl.data

# 加载Cora数据集
data = dgl.data.CoraGraphDataset()
g = data[0]
features = g.ndata['feat']
labels = g.ndata['label']

# 创建GNN模型
model = GNN(in_feats=features.shape[1], hidden_size=16, num_classes=data.num_classes)

# 定义损失函数和优化器
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    logits = model(g, features)
    loss = loss_func(logits, labels)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch %d | Loss: %.4f' % (epoch, loss.item()))

在这个示例代码中，我们使用DGL库提供的CoraGraphDataset类加载了一个简单的图数据集Cora，然后创建了一个GNN模型，并使用CrossEntropyLoss作为损失函数，Adam作为优化器进行训练。在每个epoch中，模型将计算预测结果并更新参数，同时输出损失值。

以上是一个简单的使用PyCharm和DGL库实现GNN的示例，实际应用中可能需要更加复杂的模型和数据集处理方式。如果您想要深入了解DGL库的使用和GNN模型的实现，可以参考DGL官方文档和示例代码。