VGAE 损失函数设置 图分类任务（不是节点分类）

VGAE（Variational Graph Autoencoder）是一个基于变分自编码器的图嵌入模型，通常用于节点分类和链接预测等任务。如果要将VGAE应用于图分类任务，可以通过修改模型的损失函数来实现。以下是一种可能的损失函数设置：

def loss_function(output, label, mu, logvar, adj):
    # output是模型预测的标签向量，label是真实标签向量，mu是潜在变量向量的均值，logvar是潜在变量向量的方差，adj是邻接矩阵
    criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵损失函数
    recon_loss = dgl.nn.binary_cross_entropy(output, adj) # 重构误差
    kl_loss = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp()) # KL散度损失
    total_loss = recon_loss + kl_loss # 总损失
    class_loss = criterion(output, label) # 分类损失
    total_loss += class_loss # 增加分类损失
    return total_loss

该损失函数由三部分组成：

- 重构误差：衡量模型生成的图嵌入向量与原始图之间的差异；
- KL散度损失：衡量模型生成的潜在变量向量分布与标准正态分布之间的差异；
- 分类损失：衡量模型预测的标签向量与真实标签向量之间的差异。

其中，重构误差和KL散度损失与原始的VGAE模型相同，分类损失使用交叉熵损失函数。最终的总损失是三部分损失之和。

通过最小化该损失函数，可以对模型进行训练，并在测试集上进行图分类预测。