pytorch求图的邻接矩阵

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的功能来构建和训练神经网络模型。在PyTorch中，求图的邻接矩阵可以通过使用PyTorch Geometric库来实现。

PyTorch Geometric是一个专门用于处理图数据的扩展库，它提供了一系列用于图神经网络的工具和函数。要求图的邻接矩阵，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装PyTorch Geometric库：

   pip install torch-geometric

2. 导入所需的库和模块：

   import torch
   from torch_geometric.data import Data

3. 创建图的边索引和节点特征：

   edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long)
   x = torch.tensor([, , ], dtype=torch.float)

4. 创建Data对象并获取邻接矩阵：

   data = Data(x=x, edge_index=edge_index)
   adj_matrix = torch.zeros((data.num_nodes, data.num_nodes))
   adj_matrix[data.edge_index, data.edge_index] = 1

这样，你就可以得到图的邻接矩阵adj_matrix。其中，edge_index表示边索引，x表示节点特征。