torch GNN实现

Torch是一个灵活的深度学习框架，它支持多种神经网络模型的实现。其中，图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）是一类专门用于处理图数据的神经网络，它可以学习图中节点和边的特征，并进行节点分类、图分类、链接预测等任务。

以下是一个简单的Torch GNN实现的示例代码：

import torch
from torch.nn import Module, Linear
from torch_geometric.nn import GCNConv

class GNN(Module):
    def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):
        super(GNN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(in_channels, hidden_channels)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, out_channels)
        self.lin = Linear(out_channels, out_channels)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = x.relu()
        x = self.conv2(x, edge_index)
        x = x.relu()
        x = self.lin(x)
        return x

这里定义了一个简单的GNN模型，由两个GCNConv层和一个全连接层组成。GCNConv层是图卷积层，可以学习节点和边的特征。全连接层将GNN输出的特征向量映射到目标类别的概率分布。

在训练GNN模型时，可以使用PyTorch的优化器对模型参数进行优化。例如：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
model.train()

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    out = model(x, edge_index)
    loss = F.nll_loss(out[train_mask], y[train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()

这里使用Adam优化器对模型参数进行优化，并使用负对数似然损失函数计算损失。然后，通过反向传播更新模型参数。