gcn tensorflow版本代码

GCN（Graph Convolutional Network）是一种用于处理图数据的深度学习模型，它通过在节点特征上应用卷积操作来捕捉图形结构信息。在TensorFlow中，你可以使用`tensorflow.keras`库结合`tf.gnn.keras.GraphConv`层来构建GCN模型。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用TensorFlow实现一个基本的GCN层：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow_gnn.keras.layers import GraphConv

# 定义输入和占位符
node_features = Input(shape=(None, node_feature_dim)) # 邻接矩阵的形状和每个节点的特征维度
edge_index = Input(shape=(2, num_edges)) # 边的连接列表

# 创建一个单层GCN
gcn_layer = GraphConv(node_output_channels, use_bias=True)([node_features, edge_index])

# 将GCN层的输出馈送到全连接层
output = Dense(num_classes, activation='softmax')(gcn_layer)

# 编组模型
model = tf.keras.Model(inputs=[node_features, edge_index], outputs=output)

在这个例子中，`node_output_channels`是GCN层的输出通道数，`node_feature_dim`是每个节点的初始特征维度，`num_edges`是邻接矩阵中的边的数量，`num_classes`是分类任务的类别数。