图神经网络自动调参python代码

图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种用于处理图形数据的深度学习模型，常用于社交网络分析、化学分子结构预测等领域。自动调参是指通过算法或工具自动化地寻找最佳超参数的过程，以提升模型性能。

在Python中，你可以使用像PyTorch Geometric（PyG）这样的库来构建GNN，并结合一些自动机器学习（AutoML）库如Optuna或Hyperopt来进行自动调参。以下是一个简单的示例，展示如何使用Optuna对GNN模型进行超参数搜索：

import torch
import torch_geometric.nn as gnn
from torch_geometric.data import Data
from optuna import study, Trial

# 假设我们有一个预定义的GNN模型
class GNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(GNN, self).__init__()
        self.conv = gnn.GCNConv(kwargs['hidden_dim'], kwargs['out_dim'])

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index
        return self.conv(x, edge_index)

# 自定义函数评估模型性能
def objective(trial: Trial, train_loader, test_loader):
    model = GNN(hidden_dim=trial.suggest_categorical("hidden_dim", [64, 128, 256]),
                out_dim=trial.suggest_categorical("out_dim", [16, 32, 64]))

    # 使用交叉熵损失和Adam优化器
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=trial.suggest_float("lr", 0.001, 0.1))
    
    for epoch in range(epochs):
        # 训练和验证步骤...
        
    # 计算测试集性能指标（例如准确率）
    test_accuracy = evaluate(model, test_loader)
    return -test_accuracy  # Optuna的目标是最小化负指标

# 初始化研究并运行
study = study.create_study(direction="minimize")
study.optimize(objective, n_trials=num_trials, 
              params=dict(train_loader=train_loader, test_loader=test_loader))