使用图坍缩，代码实现图级多分类

图坍缩是一种将图形转换为较小、更密集和更易于处理的形式的技术。它通常用于大规模图形数据集，其中每个节点表示一个实体，每个边缘表示两个实体之间的关系。

在图级多分类中，我们的目标是将整个图形分类为多个类别。这可以通过以下步骤完成：

1. 对图形进行图坍缩，以减少节点和边缘的数量。

2. 为每个节点和边缘提取特征，例如节点的属性和边缘的权重。

3. 使用卷积神经网络或图卷积网络对特征进行处理，并将其转换为图形级别的特征表示。

4. 使用分类器对图形级别特征进行分类，例如支持向量机或随机森林。

下面是一个使用PyTorch实现图坍缩和图级多分类的示例代码：

import torch
from torch_geometric.datasets import Planetoid
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv, global_mean_pool

# Load dataset
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')
data = dataset[0]

# Define GCN model
class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = self.conv2(x, edge_index)
        x = global_mean_pool(x, data.batch)
        return x

# Define model parameters
input_dim = dataset.num_features
hidden_dim = 16
output_dim = dataset.num_classes

# Define model
model = GCN(input_dim, hidden_dim, output_dim)

# Define optimizer
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)

# Train model
model.train()
for epoch in range(200):
    optimizer.zero_grad()
    out = model(data.x, data.edge_index)
    loss = F.nll_loss(out, data.y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch: {:03d}, Loss: {:.4f}'.format(epoch, loss.item()))

# Evaluate model
model.eval()
pred = model(data.x, data.edge_index).argmax(dim=1)
correct = float(pred.eq(data.y).sum().item())
acc = correct / len(data.y)
print('Accuracy: {:.4f}'.format(acc))

在这个例子中，我们使用了Cora数据集，它是一个包含2708个科学出版物的引文网络，每个出版物的特征向量是词袋模型的表示。我们使用图卷积网络来处理节点和边缘的特征，并将其转换为图形级别的特征表示。然后，我们使用负对数似然损失来训练模型，并评估模型的准确性。