pyg GCN 分类

PyG GCN分类是指使用PyTorch Geometric（PyG）库中的图卷积神经网络（GCN）进行节点分类任务。节点分类是指给定一个图，预测每个节点的标签。GCN是一种用于处理图结构数据的深度学习方法，它利用节点之间的关系来提取特征。在PyG中，可以使用GCN模型来处理图形数据。

具体来说，PyG GCN分类任务的步骤如下：
1. 加载数据集，将其转换为PyG中的数据格式。
2. 定义GCN模型，包括输入层、隐藏层和输出层，并定义损失函数和优化器。
3. 对数据进行训练，通过反向传播来更新模型参数。
4. 对测试集进行预测，计算准确率等评价指标。