手写python gnn

好的，我可以为您提供一些关于手写Python GNN的指导。

首先，GNN是图神经网络的缩写，它是一种用于处理图数据（如社交网络、蛋白质结构等）的神经网络模型。在Python中实现GNN可以使用一些流行的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等。

下面是一个使用PyTorch实现简单的GNN模型的代码示例：

import torch
import torch.nn.functional as F

class GraphConvolution(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(GraphConvolution, self).__init__()
        self.weight = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(in_features, out_features))
        self.bias = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(out_features))

    def forward(self, x, adj):
        support = torch.mm(x, self.weight)
        output = torch.spmm(adj, support)
        return output + self.bias

class GNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, nfeat, nhid, nclass):
        super(GNN, self).__init__()
        self.gc1 = GraphConvolution(nfeat, nhid)
        self.gc2 = GraphConvolution(nhid, nclass)

    def forward(self, x, adj):
        x = F.relu(self.gc1(x, adj))
        x = self.gc2(x, adj)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

这个示例代码实现了一个简单的两层GNN模型，其中GraphConvolution类定义了一个图卷积层，GNN类将两个图卷积层串联起来。在forward()方法中，输入的x是节点特征矩阵，adj是邻接矩阵，模型将通过两个图卷积层来处理输入，最后使用log_softmax()函数输出预测结果。

当然，这只是一个简单的示例，实际应用中GNN模型的结构和参数可能会更加复杂。如果您想要深入了解GNN模型的实现和应用，可以参考相关的论文和开源代码库，如DGL、PyTorch Geometric等。