PyTorch实现图卷积网络（GCN）

最新推荐文章于 2025-11-24 23:37:35 发布

孙者行

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文章标签： pytorch 网络人工智能机器学习-深度学习

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本文介绍了如何使用PyTorch实现图卷积网络（GCN），并展示了其在节点分类任务上的应用。通过定义GCN模型结构，包括图卷积层，利用Cora数据集进行训练和评估，最终得出模型在测试集上的准确率，以此体现GCN在处理图数据上的效果。

图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）是一种用于处理图数据的深度学习模型。它在许多图相关的任务中表现出色，如节点分类、链接预测和图生成等。在本篇文章中，我们将使用PyTorch实现GCN，并展示其在节点分类任务上的应用。

首先，我们需要导入所需的库和模块。我们将使用PyTorch作为深度学习框架，并使用NetworkX库来处理图数据。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import networkx

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