使用PyTorch和PyG实现图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）

使用PyTorch与PyG构建图注意力网络GAT
最新推荐文章于 2025-05-14 09:28:56 发布
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本文介绍了如何利用PyTorch和PyG库实现图注意力网络（GAT）模型，详细阐述了GATLayer的实现、模型的前向传播过程以及训练与测试流程，帮助读者理解如何处理图结构数据并学习节点关系。

图注意力网络（Graph Attention Network，简称GAT）是一种用于图结构数据的深度学习模型，它能够学习节点之间的复杂关系和节点的表示。本文将介绍如何使用PyTorch和PyG库来实现GAT模型，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装PyTorch和PyG库。可以使用以下命令安装它们：

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.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import
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