G = load_graph(r'C:\\Users\\程勇\\Desktop\\similarity.txt')

根据提供的引用内容，无法确定`load_graph()`函数的具体实现。但是可以猜测这个函数的作用是从指定路径加载一个图形文件，并将其转换为图形对象。如果这个猜测是正确的，那么可以使用Python的第三方库networkx来实现这个函数。下面是一个可能的实现：

import networkx as nx

def load_graph(file_path):
    # 从文件中读取图形数据
    with open(file_path, 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    # 创建一个空的无向图形对象
    G = nx.Graph()
    # 将每一行的数据添加到图形对象中
    for line in lines:
        parts = line.strip().split()
        if len(parts) == 3:
            u, v, w = int(parts[0]), int(parts[1]), float(parts[2])
            G.add_edge(u, v, weight=w)
    return G

这个函数假设图形文件中的每一行都包含三个部分：两个顶点的编号和它们之间的权重。它使用Python的内置函数`open()`打开文件，然后使用`readlines()`方法读取文件中的所有行。接下来，它使用networkx库创建一个空的无向图形对象，并将每一行的数据添加到图形对象中。最后，它返回这个图形对象。