对于三元组分类问题的GCN代码示例

以下是一个基于Graph Convolutional Networks (GCN)的三元组分类的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv

class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_features, hidden_channels, num_classes):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(num_features, hidden_channels)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, num_classes)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

这个模型使用了两个GCN层，在第一个层中使用了ReLU激活函数和dropout。最后一层使用了log softmax函数，方便计算loss。在训练过程中，输入数据应该是一个图形（包含节点和边缘信息），并且三元组的标签应该作为目标来提供。