GraphSAGE是否可以实现压缩图片信息获取特征向量？如果可以给出代码

GraphSAGE是一种图神经网络，主要用于图数据上的节点特征学习，不太适合直接用于压缩图片信息获取特征向量。如果您想要在图像上使用神经网络提取特征向量，可以考虑使用卷积神经网络（CNN）或变分自编码器（VAE）等方法。

以下是一个使用Keras实现的简单的CNN图片分类示例代码，可以用于提取图像特征向量：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 定义CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_data=(test_images, test_labels))

# 使用模型提取特征向量
feature_extractor = Sequential(model.layers[:-1])
features = feature_extractor.predict(images)

其中，`train_images`、`train_labels`、`test_images`、`test_labels`是训练集和测试集的图像和对应标签，`images`是需要提取特征向量的图像数据。`features`即为提取出的特征向量。