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大家好，我是阿光。
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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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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前言：实际上只装PyTorch或者torch不会遇到什么问题，但是torch-geometric、torch-scatter、torch-sparse在M1 chip的Mac上非常难安装（ PyG DocumentationInstallation 里注明了“Conda packages are currently not available for M1/M2/M3 macs”）。博主试错过程中遇到了很多无解的bug，还把conda搞炸了，最终不得不
工具包安装： 不要pip安装 https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric
上次讲了如何给节点分类，这次我们来看如何用GNN完成图分类任务，也就是Graph-level的任务。 【GNN 1】PyG实现图神经网络，完成节点分类任务，人话、保姆级教程-CSDN博客 图分类就是以图为单位的分类，举个例子：每个学校都有社交关系网， 图分类就是通过这个社交网络判别
