GCN模型python代码

GCN（图卷积网络）是一种针对图形数据进行学习的深度学习模型，通常用于图分类和图生成等任务。

以下是一个简单的GCN模型的Python代码示例：

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

class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.conv2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)

    def forward(self, x, adj):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = torch.spmm(adj, x)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        return x

在这段代码中，定义了一个GCN类，该类继承自`nn.Module`。GCN类包含两个全连接层，分别是`conv1`和`conv2`。在前向传播函数`forward`中，使用了预测矩阵与输入矩阵相乘来计算图卷积。

注意，这仅是一个简单的代码示例，您可以根据您的具体任务对模型进行修改和扩展。