gnn图神经网络预测代码

### 关于图神经网络 (GNN) 进行预测的代码实现 #### 使用 PyTorch Geometric 实现 GNN 预测模型 为了展示如何利用图神经网络进行预测，下面提供了一个基于 `PyTorch Geometric` 的简单例子。此库提供了丰富的工具集来构建和训练 GNN 模型。 ```python import torch from torch.nn import Linear, ReLU, Sequential as Seq, BatchNorm1d from torch_geometric.nn import GCNConv, global_mean_pool from torch_geometric.data import Data class GNNGraphPrediction(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim=64, hidden_channels=64, output_dim=1): super(GNNGraphPrediction, self).__init__() # 定义两层GCN卷积操作 self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_channels) self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, hidden_channels) # MLP分类器部分 self.classifier = Seq( Linear(hidden_channels, hidden_channels), ReLU(), BatchNorm1d(hidden_channels), Linear(hidden_channels, output_dim)) def forward(self, data): x, edge_index, batch = data.x, data.edge_index, data.batch # 应用两次GCN层并激活函数ReLU处理节点特征 x = self.conv1(x, edge_index).relu() x = self.conv2(x, edge_index).relu() # 对整个批次中的所有图表征取平均作为最终表征 x = global_mean_pool(x, batch) # 将得到的图形嵌入送入MLP做最后预测 out = self.classifier(x) return out # 创建一个简单的图结构实例化Data对象 edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long) x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float) data = Data(x=x, edge_index=edge_index) model = GNNGraphPrediction(input_dim=1) output = model(data) print(output) ``` 上述代码展示了怎样建立一个基本框架来进行图级别的属性预测任务[^1]。这里采用的是最经典的图卷积网络（Graph Convolutional Networks），它能够有效地捕捉到局部邻域的信息，并通过聚合邻居节点的状态更新当前节点状态。 对于更复杂的场景比如链接预测，则可以通过引入线图的概念，在原始图的基础上扩展出新的边关系表示形式，从而更好地建模实体间的潜在联系[^4]。