图神经网络的通用框架：NLNN非局部神经网络

图神经网络的通用框架：NLNN非局部神经网络

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的突破，其中图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）成为热门研究方向之一。GNN在处理图数据时具有优秀的能力，但传统的GNN模型对于全局信息的利用往往受限于局部邻居节点的影响，这在某些应用场景中可能引起问题。

为了解决这一问题，研究者们提出了一种新的图神经网络框架：NLNN（Non-local Neural Network），也被称为非局部神经网络。NLNN通过引入非局部操作，即在全局范围内获取节点间的相关性信息，进一步扩展了GNN模型的感知范围。本文将介绍NLNN的基本原理，并给出相应的源代码实现。

首先，我们需要了解NLNN的核心思想——非局部块（Non-local Block）。非局部块是NLNN模型的关键组成部分，它通过在全局范围内计算节点之间的相似度得分，将全局特征信息与局部邻居特征进行融合。下面是一个示例的非局部块实现：

import torch
import torch.nn