基于PyTorch Geometric和OGB构建的图神经网络

图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）是一类专门用于处理图结构数据的深度学习模型。它通过在节点和边上进行信息传递和聚合来学习图的特征表示。在本文中，我们将使用PyTorch Geometric和Open Graph Benchmark（OGB）来构建一个基于GNN的图分类模型，并展示该模型的实现代码。

首先，我们需要安装所需的库。PyTorch Geometric可以通过以下命令进行安装：

pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric

OGB可以通过以下命令进行安装：

pip install ogb

安装完成后，我们可以开始构建图分类模型。首先，导入所需的库：

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