使用图卷积网络(Graph Convolutional Network,简称GCN)对MNIST图像进行分类的PyG实现

本文介绍了如何使用PyTorch Geometric(PyG)库实现基于Graph Convolutional Network(GCN)的MNIST图像分类器。通过五个步骤详细阐述了从导入库、准备数据、定义模型、训练到测试的全过程。

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图卷积网络(Graph Convolutional Network,简称GCN)是一种用于处理图数据的深度学习模型。在本文中,我们将使用PyTorch Geometric(PyG)库来实现一个基于GCN的MNIST图像分类器。下面我们将详细介绍实现的步骤,并提供相应的源代码。

步骤1:导入必要的库和模块

首先,我们需要导入PyTorch、PyG以及其他必要的模块。以下是导入所需模块的示例代码:

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