使用Python和深度学习框架PyTorch搭建GCN模型，以学习旅游景点之间的关系，并将其嵌入到低维空间中代码

好的，下面是一个简单的使用PyTorch搭建GCN模型的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, num_nodes, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(GCN, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim
        
        # 定义两个全连接层，用于学习节点特征
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        
        # 定义邻接矩阵作为模型的参数
        self.adj_matrix = nn.Parameter(torch.randn(num_nodes, num_nodes))
        
    def forward(self, x):
        # 计算GCN的输出
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        
        # 使用邻接矩阵计算GCN的传播
        x = torch.mm(self.adj_matrix, x)
        
        return x

这个GCN模型包含两个全连接层，用于学习节点特征，和一个邻接矩阵作为模型的参数，用于计算GCN的传播。在`forward`函数中，首先计算节点特征的输出，然后使用邻接矩阵计算GCN的传播。这个模型还可以进一步扩展，加入其他的GCN层、池化层和卷积层，以提高模型的性能。