用PyTorch和PyG实现图神经网络（Graph Isomorphism Network，GIN）

PyTorch与PyG实战：Graph Isomorphism Network (GIN) 模型
最新推荐文章于 2025-09-19 01:18:02 发布
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本文介绍了如何使用PyTorch和PyG库实现Graph Isomorphism Network (GIN)模型，应用于图数据的节点分类任务。文章详细阐述了模型的构建过程，包括消息传递函数、模型定义、训练和评估函数，展示了通过多层感知机和消息传递来学习图数据表示的方法。

图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）是一类用于处理图数据的深度学习模型。其中，Graph Isomorphism Network（GIN）是一种常用的GNN模型，它能够对图结构进行有效的表示学习。在本文中，我们将使用PyTorch和PyG库来实现一个简单的GIN模型，并应用于图数据的节点分类任务。

首先，我们需要安装PyTorch和PyG库。你可以使用以下命令来安装它们：

pip install torch
pip install torch_geometric

接下来，我们将导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch_geometric.nn imp
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图神经网络实战（12）——图同构网络(Graph Isomorphism Network, GIN)
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图神经网络GNN学习笔记（4）：图同构网络GIN
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原文：GIN: 如何设计最强大的图神经网络图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）不仅仅局限于对节点进行分类，其中一个最受。
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图神经网络的强大之处：GIN
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在这个例子中，我们使用了一个包含5个节点和6条边的简单图数据集进行了模型的前向传播，并得到了对应的输出结果。通过多层的图卷积操作，GIN能够逐步地聚合节点的邻居信息，并将这些信息整合到节点的表示中。通过多层的图卷积操作，GIN能够逐步地聚合节点的邻居信息，并将这些信息整合到节点的表示中。当面对大规模的图数据时，GIN的可扩展性也能够保证其良好的性能。它通过迭代地聚合节点的邻居信息来更新节点的表示，从而将图结构的信息纳入模型中。它通过迭代地聚合节点的邻居信息来更新节点的表示，从而将图结构的信息纳入模型中。
GIN：图神经网络的新突破
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【CS224W】(task9)图神经网络的表示能力(GIN图同构模型)
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