先已有知识图谱的邻接矩阵和特征矩阵，利用GCN嵌入方法转换成嵌入向量，python代码实现

好的，您的问题是如何使用GCN嵌入方法将已有的知识图谱的邻接矩阵和特征矩阵转换成嵌入向量，并给出Python代码实现。

下面是实现过程：

1.导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
import numpy as np

2.定义GCN模型的参数：

num_nodes = 100 # 图的节点数
input_dim = 50 # 特征矩阵的维度
hidden_dim = 64 # 隐藏层的维度
output_dim = 32 # 输出的维度
learning_rate = 0.01 # 学习率
num_iterations = 100 # 迭代次数

3.定义邻接矩阵和特征矩阵：

adjacency_matrix = tf.placeholder(tf.float32, shape=[num_nodes, num_nodes])
feature_matrix = tf.placeholder(tf.float32, shape=[num_nodes, input_dim])

4.定义模型的权重和偏差：

weights = {
    'hidden': tf.Variable(tf.random_normal([input_dim, hidden_dim])),
    'output': tf.Variable(tf.random_normal([hidden_dim, output_dim]))
}
biases = {
    'hidden': tf.Variable(tf.random_normal([hidden_dim])),
    'output': tf.Variable(tf.random_normal([output_dim]))
}

5.定义GCN模型的前向传播过程：

hidden_layer = tf.nn.relu(tf.matmul(tf.matmul(adjacency_matrix, feature_matrix), weights['hidden']) + biases['hidden'])
output_layer = tf.matmul(hidden_layer, weights['output']) + biases['output']

6.定义损失函数和优化器：

labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=[num_nodes, output_dim])
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=output_layer, labels=labels))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(loss)

7.定义Session，训练模型并得到嵌入向量：

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(num_iterations):
        _, loss_val = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={adjacency_matrix: adj, feature_matrix: features, labels: labels})
        if i % 10 == 0:
            print("Iteration:", i, "Loss:", loss_val)
    embeddings = sess.run(hidden_layer, feed_dict={adjacency_matrix: adj, feature_matrix: features})

其中，`adj`、`features`和`labels`是预处理过的邻接矩阵、特征矩阵和标签矩阵。

最终得到的嵌入向量为`embeddings`，其形状为`(num_nodes, output_dim)`。

这就是使用GCN嵌入方法将已有的知识图谱的邻接矩阵和特征矩阵转换成嵌入向量的方法，并给出Python代码实现。