GCN模型并调用Python代码

GCN（Graph Convolutional Network）是一种用于图像分类、节点分类、关系预测等任务的神经网络模型。下面是一个简单的Python代码示例，展示如何使用PyTorch实现GCN模型：

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

class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, dataset):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features, 16)
        self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)

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

这个代码示例定义了一个GCN模型，它包括两个GCN层和一个softmax层。在forward()函数中，我们首先将输入数据（即节点特征）传递给第一个GCN层，然后应用ReLU激活函数和dropout层。接着，我们将输出传递给第二个GCN层，最后在softmax层中进行分类。

要使用这个GCN模型，我们需要将数据转换为PyTorch Geometric库中的数据类型。例如，如果我们要对一个节点分类任务进行训练，我们可以这样做：

from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.data import DataLoader

dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

model = GCN(dataset)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)

def train(epoch):
    model.train()
    for batch in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(batch)
        loss = F.nll_loss(output, batch.y)
        loss.backward()
        optimizer.step()

for epoch in range(200):
    train(epoch)

在这个例子中，我们加载了一个Cora数据集（包含2708个科学文献节点和7个类别），并使用DataLoader将其转换为批量数据。然后，我们定义了一个GCN模型和一个Adam优化器，并使用nll_loss作为损失函数进行训练。在每个epoch中，我们调用train()函数进行训练。