图神经网络复读取数据集的代码

当使用图神经网络进行数据集的复读时，通常需要使用一些库和工具来加载和处理图数据。以下是一个示例代码，展示了如何使用DGL库来加载和处理图数据集：

import dgl
from dgl.data import citation_graph

# 加载数据集
dataset = citation_graph.load_cora()

# 创建图
g = dataset

# 打印图的信息
print('Number of nodes:', g.number_of_nodes())
print('Number of edges:', g.number_of_edges())

# 获取节点特征和标签
features = g.ndata['feat']
labels = g.ndata['label']

# 打印节点特征和标签的维度
print('Feature shape:', features.shape)
print('Label shape:', labels.shape)

在这个示例中，我们使用了DGL库来加载一个名为Cora的图数据集。首先，我们通过调用`citation_graph.load_cora()`函数加载Cora数据集。然后，我们从数据集中获取第一个图对象`g`。我们可以使用`g.number_of()`和`g.number_of_edges()`函数获取图的节点数和边数。

接下来，我们可以通过访问`g.ndata`字典来获取节点特征和标签。在这个示例中，我们假设节点特征保存在`'feat'`键下，标签保存在`'label'`键下。我们可以使用`features.shape`和`labels.shape`来获取节点特征和标签的维度。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时可能需要根据具体的数据集和图神经网络模型进行适当的修改。