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本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
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PyG（PyTorch Geometric）是一个基于PyTorch的库，可以轻松编写和训练图神经网络（GNN），用于与结构化数据相关的广泛应用。 它包括从各种已发表的论文中对图和其他不规则结构进行深度学习的各种方法，也称为几何深度学习。此外，它还包括易于使用的迷你批处理加载程序，用
网上方法试了很多，好惨啊，都不行。之前有个博客，提倡失败之后重新安装pytorch，不要在已经失败的环境里安装，我觉得他说的很正确，好像跟着他的教程 安装成功了 （原文链接）后来环境被我搞坏了，重新安装怎么也不成功，现记录下我的安装过程。 cuda 11.4+pytorch 1.
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接上一篇博客图神经网络的可解释性方法及GNNexplainer代码示例，我们这里简单分析GNNExplainer源码，并用PyTorch Geometric手动实现。 GNNExplainer的源码地址：https://github.com/RexYing/gnn-model-explainer （1）安装： 推荐使用python3.7以及创建虚拟环境： （2）训练一个GCN模型 其中EXPERIMENT_NAM
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引入： GCN的缺点： 从大型网络中学习的困难 ：GCN在嵌入训练期间需要所有节点的存在。这不允许批量训练模型。 推广到看不见的节点的困难 ：GCN假设单个固定图，要求在一个确定的图中去学习顶点的embedding。但是，在许多实际应用中，需要快速生成看不见的节点的嵌入。
本篇中我们只讨论聚合流程，不考虑GraphSAGE的小批量训练等内容。 我们先来看一下GraphSAGE的聚合流程伪代码，之后会给出两个具体的计算例子进行说明： 11行中， N ( k ) ( u ) N^{(k)}(u) N ( k ) ( u ) 表示节点u的邻居节点采样函数（指的是从其邻居节点中选取一批节点）,Agg()指的是
对节点嵌入不明白的可以先看这篇： 论文笔记：DeepWalk与Node2vec 还是之前笔记里提到过的直推式(Transductive)学习与归纳(Inductive)学习： Inductive learning，翻译成中文可以叫做 “归纳式学习”，就是从已有数据中归纳出模式来，应用于新的数据和任务。在图学习的训练过程中
工具包安装： 不要pip安装 https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric
