TensorFlow深度学习实战——自定义图神经网络层

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分类专栏： TensorFlow深度学习从入门到项目实战 文章标签： 深度学习 tensorflow 神经网络 图神经网络
于 2025-11-02 08:28:29 首次发布
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TensorFlow深度学习实战——自定义图神经网络层

0. 前言

我们已经学习了如何构建并训练图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 以解决常见的图机器学习任务。实现过程中，我们选择使用预构建的 Deep Graph Library (DGL) 图卷积层，但针对具体问题，我们可能会需要 DGL 库中未提供的网络层。DGL 提供了一个消息传递 API，用于构建自定义图神经网络层。在本节中，我们介绍如何使用消息传递 API 构建自定义图卷积层。

1. 自定义层和消息传递

尽管 Deep Graph Library (DGL) 提供了许多预构建的图神经网络层，但有时这些网络层可能无法完全满足需求，因此需要构建自定义层。
研究表明，所有图神经网络层都基于图中节点之间消息传递的共同基本概念。因此，为了构建自定义图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 层，我们需要了解消息传递的工作

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我们已经学习了如何构建并训练图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 以解决常见的图机器学习任务。实现过程中，我们选择使用预构建的 Deep Graph Library (DGL) 数据集，但针对具体问题，我们可能会需要 DGL 库中未提供的数据集。实践中，我们通常需要使用自己的数据，因此，本节将学习如何将自己的数据转换为 DGL 数据集。
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07-07 1755
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04-07 2629
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盼小辉丶的博客
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